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基于多元信息融合的用户关联模型
杨亚茹; 王永庆; 张志斌; 刘悦; 程学旗
2019
发表期刊山东大学学报:理学版
ISSN1671-9352
卷号54.0期号:009页码:105
摘要随着社交媒体网站的日益普及,用户倾向于加入多个社交网络,作为社交媒体中的一项新兴工作,将社交网络的多个用户身份关联起来具有重要意义。通过研究目前有代表性的用户关联模型,提出了一个基于综合信息的用户关联模型(BiALP),该模型通过节点表达的方法学习网络的内在结构信息、属性信息和内容信息,以源网络和目标网络的节点表达为特征,以已关联用户对作为带标签数据,采用二分类监督学习的方式学习源网络与目标网络之间的关联关系。大量实验表明,BiALP模型与目前有代表性的其他用户关联模型相比效果有明显的提升(35%),能够实现更精确的用户关联。
关键词用户关联 网络表达 监督学习
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36094
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位中国科学院计算技术研究所
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
杨亚茹,王永庆,张志斌,等. 基于多元信息融合的用户关联模型[J]. 山东大学学报:理学版,2019,54.0(009):105.
APA 杨亚茹,王永庆,张志斌,刘悦,&程学旗.(2019).基于多元信息融合的用户关联模型.山东大学学报:理学版,54.0(009),105.
MLA 杨亚茹,et al."基于多元信息融合的用户关联模型".山东大学学报:理学版 54.0.009(2019):105.
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