發(fā)布時間：2020-11-16 11:36

　　 隨著在線社交網(wǎng)絡的飛速發(fā)展與大數(shù)據(jù)時代的來臨,數(shù)據(jù)挖掘技術越來越廣泛地應用在社交網(wǎng)絡的研究當中。社交網(wǎng)絡職能的多樣化和用戶需求的差異性,使得用戶同時活躍于多個不同的社交網(wǎng)絡中,在單一社交網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)挖掘難以展現(xiàn)出用戶在整個社交網(wǎng)絡中的全局特征。只有將不同社交網(wǎng)絡中的賬戶與其對應的真實用戶身份建立鏈接,研究者才能夠在多層網(wǎng)絡中進行全面而完整的用戶信息挖掘,從而得到用戶在網(wǎng)絡中的全局特征。這種將多個網(wǎng)絡中的賬戶鏈接到其對應用戶身份的技術被稱為跨社交網(wǎng)絡用戶身份鏈接技術。研究跨社交網(wǎng)絡用戶身份鏈接技術,能使研究者獲得社交網(wǎng)絡的整體視圖,為社交網(wǎng)絡更進一步的研究提供可能性,同時對維護互聯(lián)網(wǎng)安全環(huán)境有著很大的幫助。在過往對跨社交網(wǎng)絡用戶身份鏈接問題的研究中,由于用戶臉譜信息的不一致以及實際網(wǎng)絡間的差異性,僅使用傳統(tǒng)屬性相似度計算方法往往難以精確地對不同網(wǎng)絡的賬戶進行鏈接。針對這一問題,本文通過對社交網(wǎng)絡特性的分析,結合網(wǎng)絡中的臉譜信息與結構信息,提出基于結構的鄰居迭代相似度算法,用于解決使用傳統(tǒng)屬性相似度計算方法的不足,得到一個更加完善的跨社交網(wǎng)絡用戶身份鏈接算法。該算法是一種半監(jiān)督的傳播方法,以先驗種子鏈接為基點,通過迭代的方式,逐漸向整個網(wǎng)絡傳播覆蓋,以完成用戶身份鏈接的工作。本文利用真實社交網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)集,通過與其他算法進行對比,對算法的性能進行了分析與討論,證明了算法優(yōu)秀的綜合性能。在之后的工作中,本文對算法進行了進一步的優(yōu)化討論,通過閾值設置與結果裁剪的方式來減少迭代中的誤判,以提高算法的準確性。通過對優(yōu)化前、部分優(yōu)化和完整優(yōu)化的算法進行實驗對比,驗證了優(yōu)化方法的可行性與有效性,并對閾值、裁剪比例、先驗種子鏈接等因素對算法性能的具體影響進行了討論。
【學位單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP393.09
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 用戶身份鏈接的應用場景
        1.1.2 用戶身份鏈接面臨的挑戰(zhàn)
    1.2 相關研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文組織結構
第二章 相關研究概述
    2.1 社交網(wǎng)絡研究概述
    2.2 跨社交網(wǎng)絡用戶身份鏈接算法
        2.2.1 有監(jiān)督方法
        2.2.2 半監(jiān)督方法
        2.2.3 無監(jiān)督方法
    2.3 本章小結
第三章 基于結構的鄰居迭代相似度算法
    3.1 公式化與相關定義
        3.1.1 多重社交網(wǎng)絡模型與相關概念定義
        3.1.2 數(shù)字特征與屬性相似度
        3.1.3 鄰居迭代相似度
        3.1.4 先驗種子鏈接
        3.1.5 相同鄰居
    3.2 基于結構的鄰居迭代相似度算法
        3.2.1 問題定義與算法流程設計
        3.2.2 數(shù)據(jù)預處理
        3.2.3 迭代候選搜索與最優(yōu)確認
    3.3 實驗與結果分析
        3.3.1 實驗準備與評估標準
        3.3.2 實驗結果分析
    3.4 本章小結
第四章 基于結構的鄰居迭代相似度算法優(yōu)化
    4.1 閾值設置
    4.2 結果裁剪
    4.3 實驗與結果分析
        4.3.1 優(yōu)化算法性能評價
        4.3.2 閾值設置分析
        4.3.3 裁剪比例分析
        4.3.4 先驗種子鏈接影響分析
        4.3.5 網(wǎng)絡節(jié)點重疊率影響分析
    4.4 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 本文工作總結
    5.2 未來研究展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的成果

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本文編號：2886158