[发明专利]一种基于社交网络拓扑图的关联用户身份识别方法在审
| 申请号： | 202210429087.9 | 申请日： | 2022-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN114782209A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 胡瑞敏;甄宇;任灵飞;吴俊杭;胡文怡;李登实 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00;G06F16/2458;G06F16/901 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430072 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 目前的大多数方法都将社交网络嵌入到低维向量空间中，然后将用户对齐到低维空间中。然而，由于社会网络极其复杂和庞大，在网络嵌入过程中很容易受到不同邻居的误差传播和噪声的影响。基于此，本发明提供了一种基于社交网络拓扑图的关联用户身份识别方法，首先形成用户的ego网络(即提取用户的一节邻居形成的局部网络)，然后使用随机游走提取用户节点序列，接着使用自然语言模型框架学习用户的低维向量表示，最后训练矩阵将两个社交网络映射到相同的特征空间中进行对齐。本发明通过利用ego网络可以避免高阶邻居带来的干扰，因此可以提高节点嵌入结果，提升关联准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 社交 网络 拓扑 关联 用户 身份 识别 方法 | ||
【主权项】：
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