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上传时间: 2021-03-14
详细说明:随着社交网络的发展,大多数用户在不同的社交网络平台上拥有服务账户。 在互联网上匹配用户的不同身份是一项非常重要的任务。 许多现有方法试图通过比较社会结构,映射用户个人资料和分析用户权限来链接用户。 这些现有方法没有考虑用户的动态变化。 在本文中,我们介绍了社交网络中人类的行为局限性。 然后基于这些局限性,提出了一种动态核心兴趣映射(DCIM)算法,该算法结合用户的社交网络结构和用户的文章内容来识别平台上的用户。 该算法首先对用户的核心兴趣进行建模,然后使用DCIM计算两个目标用户的相似度。 我们的实验使用来自Twitter和BlogCatalog的真实数据集。 实验结果表明,我们的方法在跨社交网络映射用户方面是有效的。 而且该算法比FNN和MAG等基准方法有效得多。
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