随着互联网技术的迅速发展和普及,越来越多的用户开始通过社会网络进行各种信息的分享与交流。网络中同一用户可能申请多个不同账号进行信息发布,这些账号构成了网络中的关联用户。准确、有效地挖掘社会网络中的关联用户能够抑制网络中...随着互联网技术的迅速发展和普及,越来越多的用户开始通过社会网络进行各种信息的分享与交流。网络中同一用户可能申请多个不同账号进行信息发布,这些账号构成了网络中的关联用户。准确、有效地挖掘社会网络中的关联用户能够抑制网络中的虚假信息和不法行为,从而保证网络环境的安全性和公平性。现有的关联用户挖掘方法仅考虑了用户属性或用户关系信息,未对网络中含有的多类信息进行有效融合以及综合考虑。此外,大多数方法借鉴其他领域的方法进行研究,如去匿名化问题,这些方法不能准确解决关联用户挖掘问题。为此,文中针对网络关联用户挖掘问题,提出了基于多信息融合表示学习的关联用户挖掘算法(Associated Users Mining Algorithm based on Multi-information fusion Representation Learning,AUMA-MRL)。该算法使用网络表示学习的思想对网络中多种不同维度的信息(如用户属性、网络拓扑结构等)进行学习,并将学习得到的表示进行有效融合,从而得到多信息融合的节点嵌入。这些嵌入可以准确表征网络中的多类信息,基于习得的节点嵌入构造相似性向量,从而对网络中的关联用户进行挖掘。文中基于3个真实网络数据对所提算法进行验证,实验网络数据包括蛋白质网络PPI以及社交网络Flickr和Facebook,使用关联用户挖掘结果的精度和召回率作为性能评价指标对所提算法进行有效性验证。结果表明,与现有经典算法相比,所提算法的召回率平均提高了17.5%,能够对网络中的关联用户进行有效挖掘。展开更多
文摘随着互联网技术的迅速发展和普及,越来越多的用户开始通过社会网络进行各种信息的分享与交流。网络中同一用户可能申请多个不同账号进行信息发布,这些账号构成了网络中的关联用户。准确、有效地挖掘社会网络中的关联用户能够抑制网络中的虚假信息和不法行为,从而保证网络环境的安全性和公平性。现有的关联用户挖掘方法仅考虑了用户属性或用户关系信息,未对网络中含有的多类信息进行有效融合以及综合考虑。此外,大多数方法借鉴其他领域的方法进行研究,如去匿名化问题,这些方法不能准确解决关联用户挖掘问题。为此,文中针对网络关联用户挖掘问题,提出了基于多信息融合表示学习的关联用户挖掘算法(Associated Users Mining Algorithm based on Multi-information fusion Representation Learning,AUMA-MRL)。该算法使用网络表示学习的思想对网络中多种不同维度的信息(如用户属性、网络拓扑结构等)进行学习,并将学习得到的表示进行有效融合,从而得到多信息融合的节点嵌入。这些嵌入可以准确表征网络中的多类信息,基于习得的节点嵌入构造相似性向量,从而对网络中的关联用户进行挖掘。文中基于3个真实网络数据对所提算法进行验证,实验网络数据包括蛋白质网络PPI以及社交网络Flickr和Facebook,使用关联用户挖掘结果的精度和召回率作为性能评价指标对所提算法进行有效性验证。结果表明,与现有经典算法相比,所提算法的召回率平均提高了17.5%,能够对网络中的关联用户进行有效挖掘。
