[发明专利]一种异构社交网络用户实体锚链接识别方法

摘要

本发明属于社交网络分析领域，具体涉及一种异构社交网络用户实体锚链接识别方法，包括以下步骤：给定两个异构社交网络G1和G2，用户集合分别用和表示；计算在两个异构社交网络中基于用户属性的用户相似度；计算在两个异构社交网络中基于用户关系的用户相似度；对用户u与对应的亲密好友{fi}进行相似度排序，选取topK个ufi；本发明将以往的普通好友关系相似度进行优化改进，提取以用户属性为基准的亲密好友，通过亲密好友关系的相似程度强化用户锚链接的识别程度，大大提升了用户锚链接的识别效果。

主权项

1.一种异构社交网络用户实体锚链接识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)给定两个异构社交网络G₁和G₂，用户集合分别用和表示；(2)计算在两个异构社交网络中基于用户属性的用户相似度；(3)计算在两个异构社交网络中基于用户关系的用户相似度；(4)对用户u与对应的亲密好友{f_i}进行相似度排序，选取topK个uf_i；(5)比较异构社交网络G₁中的用户u和异构社交网络G₂中的用户u′的亲密好友f_i和f_i′的属性，得到K²个相似结果，用二维矩阵score表示，矩阵行和列分别为f_i和f_i′，采用KM算法实现最大权匹配，结果用二维矩阵score′存储；(6)判断矩阵score′全部值，即亲密好友相似度，选取相似度最大的亲密好友值作为基于用户关系的用户相似度，；(7)整合用户属性与用户关系；(8)初始化二维矩阵S_u，行和列表示两个社交网络中的用户，n₁和n₂分别表示在两个异构社区网络G₁和G₂中用户的数目，初始化调节因子α、β、γ、θ和μ均为0.2，计算基于用户属性和用户关系的用户相似值，采用KM算法实现最佳匹配，异构社交网络用户实体锚链接最佳匹配结果用二维矩阵S′_u存储。