本文關鍵詞：基于帶權超圖的跨網(wǎng)絡用戶身份識別方法　出處：《計算機應用》2017年12期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 跨網(wǎng)絡用戶身份識別 帶權超圖 異質(zhì)關系 節(jié)點相似度 迭代匹配

【摘要】：隨著各種社交網(wǎng)絡的不斷涌現(xiàn),越來越多的研究者開始從多源的角度分析社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù),多社交網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)融合依賴于跨網(wǎng)絡用戶身份識別。針對現(xiàn)有的基于好友關系(FRUI)算法對社交網(wǎng)絡中的異質(zhì)關系利用率不高的問題,提出了基于帶權超圖的跨網(wǎng)絡用戶身份識別(WHUI)算法。首先,通過在好友關系網(wǎng)絡上構建帶權超圖來準確地描述同一網(wǎng)絡中的好友關系及異質(zhì)關系,以此提高表示節(jié)點所處拓撲環(huán)境的準確性;然后,在構建好的帶權超圖的基礎上,根據(jù)節(jié)點所處拓撲環(huán)境在不同網(wǎng)絡中大致相同這一特性,定義節(jié)點之間的跨網(wǎng)絡相似性;最后,結合迭代匹配算法,每次選取跨網(wǎng)絡相似性最高的用戶對進行匹配,并加入雙向認證和結果剪枝來保證識別準確率。在合作網(wǎng)絡DBLP和真實社交網(wǎng)絡上進行了實驗,實驗結果表明,在真實社交網(wǎng)絡上,所提算法相比FRUI算法,平均準確率提高了5.5個百分點,平均召回率提高了3.4個百分點,平均F值提高了4.6個百分點。在只有網(wǎng)絡拓撲信息的情況下,所提WHUI算法有效提高了實際應用中身份識別的準確率和召回率。
[Abstract]:With the continuous emergence of various social networks, more and more researchers begin to analyze social network data from the perspective of multiple sources. The data fusion of multi-social networks depends on cross-network user identification. Aiming at the problem that the existing friend relationship based FRUI-based algorithm is not high utilization of heterogeneous relationships in social networks. This paper proposes a cross-network user identification algorithm based on weighted hypergraph. Firstly, a weighted hypergraph is constructed to accurately describe the relationship and heterogeneity in the same network. In order to improve the accuracy of the topological environment in which the nodes are represented; Then, on the basis of constructing weighted hypergraph, the similarity of cross-network between nodes is defined according to the characteristic that the topology environment of nodes is roughly the same in different networks. Finally, combined with the iterative matching algorithm, the users with the highest similarity across the network are selected to match each time. Bidirectional authentication and result pruning are added to ensure recognition accuracy. Experiments are carried out on the cooperative network DBLP and the real social network. The experimental results show that it is on the real social network. Compared with the FRUI algorithm, the proposed algorithm improves the average accuracy by 5.5 percentage points and the average recall rate by 3.4 percentage points. The average F value is increased by 4.6 percentage points. In the case of only network topology information, the proposed WHUI algorithm can effectively improve the accuracy and recall rate of identity recognition in practical applications.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術研究中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61521003)~~
【分類號】：TP301.6
【正文快照】： 0引言多種多樣的社交網(wǎng)絡極大地豐富了人們的生活,人們通過QQ、微信與朋友保持聯(lián)系,通過微博關注自己喜愛明星的動態(tài),通過Linked In來發(fā)展職場社交。然而大多數(shù)社交網(wǎng)絡間沒有建立起公開的連接,因此用戶的信息分散在多個社交網(wǎng)絡中。識別出網(wǎng)民在不同網(wǎng)絡中的虛擬賬號的問題就

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