基于用户签到的跨社交网络用户匹配

摘要：

跨社交网络用户匹配技术可以融合多平台用户数据,从而实现更多元的应用,现有基于签到的社交网络用户匹配研究,忽略了多源社交网络签到数据的失衡性,导致算法在真实数据集下匹配精度下降的问题.针对此问题,提出一种基于用户签到的跨社交网络用户匹配方法.通过网格聚类算法对用户签到数据进行粗粒度化和过滤,选择出潜在相关性强的签到数据;从这些签到数据中提取时空特征,计算出不同属性相似度;通过优化多属性相似度的权重分配,综合计算用户匹配分.在多组数据集上的实验结果表明,所提出方法在签到数据失衡情况下的有效性.

关键词：跨社交网络、用户匹配、签到相似度

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;西南科技大学博士基金

在线出版日期：2023-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：76-84