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题名基于隐藏标签节点挖掘的跨网络用户身份识别
被引量：3
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作者
吴铮
于洪涛
黄瑞阳
刘树新
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机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第4期1191-1196,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61171108)
国家"973"计划资助项目(2012CB315901
+1 种基金
2012CB315905)
国家科技支撑计划资助项目(2014BAH30B01)
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文摘
随着各种社交网络不断涌现,以及针对社交网络的安全和商业应用的不断普及,跨网络用户身份识别成为当前的研究热点。针对现有的基于自中心网络环境(Ego-UI)算法对标签节点利用率不高的缺点,提出一种基于隐藏标签节点挖掘的跨网络用户身份识别(HLNM-UI)算法。该算法通过给待匹配节点添加社团聚类信息,将挖掘出的隐藏标签节点加入到自中心网络里,通过对潜在的关系信息加以利用,提高待匹配节点的辨识度,然后利用标签节点找寻最佳匹配,最后通过迭代运算实现全网络所有节点的身份识别。在多个人工随机网络和真实社交网络实验结果表明,提出的算法相比现有的基于自中心网络算法具有更高的召回率和F1值。
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关键词
用户身份识别
跨网络
社团聚类
隐藏标签节点
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Keywords
user identification
across multiple networks
community clustering
hidden label nodes
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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