跨社交網(wǎng)絡(luò)的同一用戶(hù)識(shí)別算法
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
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標(biāo)簽： 跨社交網(wǎng)絡(luò) 用戶(hù)識(shí)別 用戶(hù)興趣
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文檔介紹：針對(duì)跨社交網(wǎng)絡(luò)的同一用戶(hù)識(shí)別問(wèn)題,，提出了一種綜合用戶(hù)興趣,、寫(xiě)作風(fēng)格和檔案屬性的識(shí)別方法,。通過(guò)在這3種不同的特征維度下分別判定用戶(hù)關(guān)系,，然后綜合判定結(jié)果,，提高同一用戶(hù)識(shí)別準(zhǔn)確性。其中,，用戶(hù)興趣分為靜態(tài)興趣和動(dòng)態(tài)興趣,，靜態(tài)興趣采用TextRank算法從用戶(hù)背景信息中提取，動(dòng)態(tài)興趣則利用主題模型從用戶(hù)發(fā)表的文本內(nèi)容中挖掘出隨時(shí)間變化的興趣點(diǎn),。對(duì)于用戶(hù)寫(xiě)作風(fēng)格則通過(guò)One-Class SVM算法進(jìn)行識(shí)別,，最后利用信息熵賦權(quán)法比較用戶(hù)檔案屬性相似度,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比，所提算法精確率,、召回率均有所提升,。
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