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基于卷积神经网络的字符级用户名嵌入跨社交网络身份匹配算法
基于卷积神经网络的字符级用户名嵌入跨社交网络身份匹配算法
摘要：随着社交网络的广泛应用，用户在不同平台上使用不同的用户名来区分身份，这给用户身份的匹配带来了挑战。本论文提出了一种基于卷积神经网络的字符级用户名嵌入跨社交网络身份匹配算法。该算法使用字符级卷积神经网络来学习用户名的表征，并通过学习到的嵌入向量来判断两个不同社交网络上的用户名是否代表同一用户。实验证明，该算法在跨社交网络身份匹配任务中表现出了较高的准确率和鲁棒性。
1.引言
在当前社交网络的背景下，用户在不同平台上使用不同的用户名来区分身份已成为一个常见现象。这给用户身份的匹配带来了挑战。例如，当我们需要在不同社交网络上找到同一个人时，很难通过用户名来判断他们是否是同一人。因此，开发一种有效的跨社交网络身份匹配算法对于用户推荐、社交分析等应用具有重要意义。
2.相关工作
相关工作主要集中在两个方向：用户身份匹配和用户名嵌入学习。
用户身份匹配是一个已有大量研究的问题。其中一些方法使用基于图的方法来建模社交网络中的用户关系，然后通过网络结构特征来进行用户匹配。另一些方法采用特征工程的方式提取用户的属性特征，如年龄、性别等，然后通过机器学习算法进行匹配。然而，这些方法都有一定的局限性，因为它们很大程度上依赖于用户的属性信息，而忽视了用户的行为特征。
用户名嵌入学习是一种将用户名映射到一个低维向量空间的方法。嵌入学习方法通过捕捉用户名的语义和语法特征来学习这些嵌入向量。一些方法使用词嵌入模型来学习字符层次的用户名嵌入。然而，这些方法往往只考虑了字符的共现关系，而忽视了字符的顺序信息。
3.算法框架
本文提出的算法基于卷积神经网络（CNN），使用字符级嵌入学习框架来学习用户名的嵌入向量。算法的整体框架包括以下几个步骤：
3.1数据预处理
首先，将所有的用户名转化为小写，并去除不必要的特殊字符。然后，将用户名转化为字符序列，并对其进行填充操作以使其长度一致。
3.2字符级嵌入学习
使用字符级卷积神经网络来学习用户名的嵌入向量。网络的输入是用户名的字符序列，每个字符被编码为一个向量。然后，通过多个卷积层和池化层来提取字符序列的特征。最后，将提取到的特征连接在一起，并通过全连接层来学习用户名的嵌入向量。
3.3跨社交网络身份匹配
使用学习到的用户名嵌入向量来判断两个不同社交网络上的用户名是否代表同一用户。可以使用余弦相似度或欧式距离等度量方法来计算嵌入向量之间的相似度。
4.实验与结果
本节通过在真实的社交网络数据集上进行实验来评估所提出的算法的性能。实验结果表明，所提出的算法在跨社交网络身份匹配任务上表现出了较高的准确率和鲁棒性。与传统的基于属性特征的方法相比，基于卷积神经网络的字符级用户名嵌入算法能够更好地捕捉用户的语义和语法特征，从而提高了匹配的准确性。
5.结论
本论文提出了一种基于卷积神经网络的字符级用户名嵌入跨社交网络身份匹配算法。实验证明，该算法在跨社交网络身份匹配任务中表现出了较高的准确率和鲁棒性。未来可以进一步优化算法，如引入用户的行为数据等来提升匹配的性能。
参考文献：
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[2]Zhu,Z.,Yin,H.,&Wang,Y.(2019).InformationDiffusionAnalysiswithUserIdentityMatchinginMultipleSocialNetworks.IEEEAccess,7,43516-43523.