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基于隐藏标签节点挖掘的跨网络用户身份识别被引量：2: 2018年; 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。; 吴铮于洪涛黄瑞阳刘树新; 关键词：用户身份识别

一种基于用户轨迹的跨社交网络用户身份识别算法被引量：13: 2018年; 针对现有的基于用户轨迹的跨社交网络用户身份识别算法未考虑用户轨迹中的位置访问顺序特征的缺点,该文提出一种基于Paragraph2vec的跨社交网络用户轨迹匹配算法(CDTraj2vec)。首先将用户轨迹转化为易于处理的网格化表示,并按照一定的时间粒度、距离尺度对原始的用户轨迹进行划分,使用户轨迹中的位置访问顺序特征易于抽取;然后利用Paragraph2vec算法中PV-DM模型抽取轨迹序列中位置访问顺序特征,得到用户轨迹的向量表示。最后通过用户轨迹向量判定轨迹是否匹配。在社交网络BrightKite上的实验结果表明,与基于位置访问频率或者基于轨迹间距离的方法相比,F值提高了2%～4%个百分点,所提算法能够有效地抽取出用户轨迹中的位置访问顺序特征,更加准确地实现了基于用户轨迹的跨社交网络用户身份识别。; 陈鸿昶徐乾黄瑞阳程晓涛吴铮; 关键词：社交网络用户身份识别

基于信息熵的跨社交网络用户身份识别方法被引量：19: 2017年; 针对主观分配属性项权重的方法忽视了各属性项在身份匹配的应用领域中具有的特殊含义与作用,导致识别准确率低的问题,提出了一种基于信息熵的跨网络用户身份识别算法(IE-MSNUIA)。首先,该算法分析不同属性项的数据类型及物理含义,相应地采用不同的相似度计算方法;然后根据各属性的信息熵值赋予权值,进而充分挖掘各属性的潜在信息;最后融合各个属性进行决策判定账号是否匹配。理论分析和实验结果表明,与机器学习算法和主观赋权算法相比,所提算法的各个性能参数值均有所提升,在不同数据集上的平均准确率可以达到97.2%,平均召回率达到94.1%,平均综合性能值达到95.6%,可以准确地识别出用户在不同社交网络中的多个账号身份。; 吴铮于洪涛刘树新朱宇航; 关键词：用户身份识别属性相似度信息熵信息融合

基于带权超图的跨网络用户身份识别方法被引量：4: 2017年; 随着各种社交网络的不断涌现,越来越多的研究者开始从多源的角度分析社交网络数据,多社交网络的数据融合依赖于跨网络用户身份识别。针对现有的基于好友关系(FRUI)算法对社交网络中的异质关系利用率不高的问题,提出了基于带权超图的跨网络用户身份识别(WHUI)算法。首先,通过在好友关系网络上构建带权超图来准确地描述同一网络中的好友关系及异质关系,以此提高表示节点所处拓扑环境的准确性;然后,在构建好的带权超图的基础上,根据节点所处拓扑环境在不同网络中大致相同这一特性,定义节点之间的跨网络相似性;最后,结合迭代匹配算法,每次选取跨网络相似性最高的用户对进行匹配,并加入双向认证和结果剪枝来保证识别准确率。在合作网络DBLP和真实社交网络上进行了实验,实验结果表明,在真实社交网络上,所提算法相比FRUI算法,平均准确率提高了5.5个百分点,平均召回率提高了3.4个百分点,平均F值提高了4.6个百分点。在只有网络拓扑信息的情况下,所提WHUI算法有效提高了实际应用中身份识别的准确率和召回率。; 徐乾陈鸿昶吴铮黄瑞阳; 关键词：节点相似度

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吴铮