[发明专利]一种基于带权超图的同一用户识别方法

权利要求书

1.一种基于带权超图的同一用户识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，构建带权超图模型；

步骤2，计算节点拓扑结构相似性；

步骤3，利用交叉匹配进行同一用户的识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于带权超图的同一用户识别方法，其特征在于，所述步骤1的具体内容如下：

构建带权超图，利用带权超图对两个社交网络拓扑结构进行重构，更准确的描述原网络的拓扑结构，包括以下具体步骤：

步骤1.1, 在一个网络拓扑中发现节点和存在好友关系，那么就将和划分到同一个超边中，并赋予权重p；

步骤1.2，在一个网络拓扑中发现节点，，是的好友，表示，，之间具有亲密度，那么就将，，划分到同一个超边中，并赋予权重q；

步骤1.3，重复上述步骤构建带权超图模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于带权超图的同一用户识别方法，其特征在于，所述步骤2的具体内容如下：

将计算不同网络拓扑中两个节点的相似性转化为比较两个节点所处的拓扑结构的相似性，并利用节点间的亲密度来量化表示节点所处的拓扑结构，包括以下具体步骤：

步骤2.1，通过用户好友关系网络和带权超图模型进行亲密度的计算

步骤2.2，构建节点的拓扑结构；

步骤2.3，建立不同网络拓扑中的两个节点的相似性模型。

4.根据权利要求3所述的一种基于带权超图的同一用户识别方法，其特征在于，所述步骤2.1中亲密度的计算，其具体的算法如下：

用户好友关系网络为，带权超图模型为，其中的两个节点和的亲密度计算方法如式1所示：

其中是超边的权重，它体现超边中节点间的亲密度，权重越大表示超边中的节点关系越密切，亲密度越高；是超边的度，时超边中的节点好友关系网络中是直接相连的关系，此时超边中的两个节点之间的关系较为紧密，亲密度较高；时，超边中的节点在好友关系网络中只是拥有共同的好友，它们并不直接相连，所以此时超边中的节点之间的关系疏远，亲密度低；是节点-超边函数，当时，，当时，。

5.根据权利要求4所述的一种基于带权超图的同一用户识别方法，其特征在于，所述步骤2.2中，

节点，以及种子节点集合，表示网络X中的节点，表示网络Y中与匹配的节点， 所在的拓扑结构表示为：

(7)

也即节点与网络拓扑中所有种子节点的亲密度。

6. 根据权利要求5所述的一种基于带权超图的同一用户识别方法，其特征在于，所述步骤2.3中，对于不同网络拓扑中两个节点，它们的相似性表示如下：

(8)

当和对应线下同一真实用户，那么它们与种子节点的亲密度的差值的绝对值则小，和的相似性就大。

7.根据权利要求6所述的一种基于带权超图的同一用户识别方法，其特征在于，所述步骤3的具体内容如下：

步骤3.1，设置过滤条件为：好友列表中种子节点数量最多；

步骤3.2，按照过滤条件从两个网络中选择一个待匹配账号；

步骤3.3，得到待匹配账号，首先确定该账号来自于网络X还是网络Y，然后通过步骤2计算出与账号相似性最大的账号作为匹配返回；

步骤3.4，对账号和账号进行验证，当账号是账号的相似性最大的账号，而且和的相似性大于或等于阈值，则认为和互相匹配，将(,)加入到匹配结果集；

当账号不是账号的相似性最大的账号或者和的相似性小于阈值，则将加入到未匹配队列中等待机会再匹配；

步骤3.5，将重置为，继续步骤3.3直到找到合适的用户匹配对为止或者没有可以匹配的节点时方法终止。