| 跨社交網(wǎng)絡(luò)的同一用戶識別算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：635 K | |
| 標(biāo)簽： 跨社交網(wǎng)絡(luò) 用戶識別 用戶興趣 | |
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| 文檔介紹：針對跨社交網(wǎng)絡(luò)的同一用戶識別問題，提出了一種綜合用戶興趣、寫作風(fēng)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(zhǔn)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(fēng)格則通過One-Class SVM算法進(jìn)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(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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