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隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和不斷發(fā)展，用戶通過多個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社交活動(dòng)，使用社交網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的豐富內(nèi)容和服務(wù)．通過識(shí)別出不同社網(wǎng)上的同一用戶，可以有助于進(jìn)行用戶推薦、行為分析、影響力最大化，因而顯得尤為重要．已有方法主要基于用戶的結(jié)構(gòu)特征和屬性特征來(lái)識(shí)別匹配用戶，大多僅考慮局部結(jié)構(gòu)，并且受已知匹配用戶數(shù)量的限制．基于此，本文提出了一種基于全視角特征結(jié)合眾包的跨社交網(wǎng)絡(luò)用戶識(shí)別方法（OCSA）．首先，利用眾包來(lái)提高已知匹配用戶的數(shù)量，接著，應(yīng)用全視角特征評(píng)價(jià)用戶的相似度，以提升用戶匹配的準(zhǔn)確性，最后，利用兩階段的迭代式匹配方法完成用戶識(shí)別工作．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該文提出的算法可顯著提高用戶識(shí)別的召回率和準(zhǔn)確率。并解決了已知匹配用戶數(shù)量不足時(shí)的識(shí)別問題．
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