典型文献
跨社交网络的同一用户识别算法
文献摘要：
针对跨社交网络的同一用户识别问题,提出了一种综合用户兴趣、写作风格和档案属性的识别方法.通过在这3种不同的特征维度下分别判定用户关系,然后综合判定结果,提高同一用户识别准确性.其中,用户兴趣分为静态兴趣和动态兴趣,静态兴趣采用TextRank算法从用户背景信息中提取,动态兴趣则利用主题模型从用户发表的文本内容中挖掘出随时间变化的兴趣点.对于用户写作风格则通过One-Class SVM算法进行识别,最后利用信息熵赋权法比较用户档案属性相似度.实验结果表明,与传统机器学习算法相比,所提算法精确率、召回率均有所提升.
文献关键词：
跨社交网络;用户识别;用户兴趣;写作风格;档案属性
中图分类号：
作者姓名：
沈佳琪;周国民
作者机构：
浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310023;浙江警察学院计算机与信息技术系,浙江杭州310053
文献出处：
引用格式：
[1]沈佳琪;周国民-.跨社交网络的同一用户识别算法)[J].电子技术应用,2022(01):109-114
A类：
B类：
跨社交网络,用户识别,识别算法,用户兴趣,写作风格,档案属性,用户关系,综合判定,动态兴趣,TextRank,背景信息,主题模型,文本内容,挖掘出,兴趣点,One,Class,信息熵赋权法,用户档案,属性相似度,机器学习算法,精确率,召回率
AB值：
0.352657
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