跨社交網(wǎng)絡的同一用戶識別算法 | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:aetmagazine | |
文檔大?。?span>635 K | |
標簽: 跨社交網(wǎng)絡 用戶識別 用戶興趣 | |
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文檔介紹:針對跨社交網(wǎng)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(guān)系,然后綜合判定結(jié)果,提高同一用戶識別準確性。其中,用戶興趣分為靜態(tài)興趣和動態(tài)興趣,靜態(tài)興趣采用TextRank算法從用戶背景信息中提取,動態(tài)興趣則利用主題模型從用戶發(fā)表的文本內(nèi)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(quán)法比較用戶檔案屬性相似度。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)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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