| 跨社交網絡的同一用戶識別算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>635 K | |
| 標簽： 跨社交網絡 用戶識別 用戶興趣 | |
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| 文檔介紹：針對跨社交網絡的同一用戶識別問題，提出了一種綜合用戶興趣、寫作風格和檔案屬性的識別方法。通過在這3種不同的特征維度下分別判定用戶關系，然后綜合判定結果，提高同一用戶識別準確性。其中，用戶興趣分為靜態興趣和動態興趣，靜態興趣采用TextRank算法從用戶背景信息中提取，動態興趣則利用主題模型從用戶發表的文本內容中挖掘出隨時間變化的興趣點。對于用戶寫作風格則通過One-Class SVM算法進行識別，最后利用信息熵賦權法比較用戶檔案屬性相似度。實驗結果表明，與傳統機器學習算法相比，所提算法精確率、召回率均有所提升。 | |
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