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基于用户兴趣的跨网络用户身份识别算法

Submit Time: 2019-01-03
Author: 邓诗琦 1 ; 李雷 1 ; 施化吉 1 ;
Institute: 1.江苏大学 计算机科学与通信工程学院;

Abstracts

跨网络用户身份识别的研究不但为多网络数据融合提供了依据,而且在用户身份监管、谣言控制等领域均有广泛应用价值。针对现有算法对用户兴趣在跨网络用户身份识别中作用的忽视以及时间复杂度高的问题,提出了基于用户兴趣的跨社交网络用户身份识别算法(UI-UI)。首先利用分块(blocking)思想对用户节点进行初筛选,以提升算法效率降低时间复杂度;其次根据用户产生内容(user generated content,UGC)和用户社交关系对用户兴趣进行建模,并计算兴趣相似度作为身份识别的依据;最后利用半监督学习的方法进行跨网络用户身份识别。通过在真实社交网络中进行实验,结果表明UI-UI算法能有效识别跨网络用户,且准确率和召回率稳定,运行时间显著减少。
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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 邓诗琦,李雷,施化吉.(2019).基于用户兴趣的跨网络用户身份识别算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201901.00059] (Click&Copy)
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[V1] 2019-01-03 10:45:29 chinaXiv:201901.00059V1 Download
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