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陕西省自然科学基金(2013JM8021)

作品数：1 被引量：6H指数：1
相关作者：叶娜赵银亮何箐边根庆更多>>
相关机构：西安交通大学西安建筑科技大学更多>>
发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇用户
  • 1篇用户识别
  • 1篇社交
  • 1篇社交网
  • 1篇社交网络
  • 1篇网络
  • 1篇二部图

机构

  • 1篇西安建筑科技...
  • 1篇西安交通大学

作者

  • 1篇边根庆
  • 1篇何箐
  • 1篇赵银亮
  • 1篇叶娜

传媒

  • 1篇西安交通大学...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
模式无关的社交网络用户识别算法被引量：6
2013年
针对识别社交网络用户时存在的模式不一致问题,提出了基于分块和二部图的用户识别算法.该算法通过将传统分块算法中的属性值精确匹配扩展为无模式信息下的属性值近似匹配,避免了传统用户识别时所需的模式对齐;使用加权二部图及Kuhn Munkres （KM）最大权匹配算法进行源用户档案与待匹配用户档案间的相似度计算,解决了用户档案间属性个数不同及语义语法异构的问题.在社交网站Profilactic上采集了965个用户的公开数据,采用召回率、精确率和综合指标等评价指标对算法进行了实验评估.实验结果表明,所提算法能够不依赖模式信息进行实例级跨系统用户识别,与基于属性值精确匹配的算法相比,所提算法的召回率提高了6.2％～9.5％,综合评价指标提高了3％～4.2％.
叶娜赵银亮边根庆李健何箐
关键词：用户识别二部图
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