[发明专利]一种基于深度学习的跨网络用户对齐方法有效
| 申请号： | 201910479105.2 | 申请日： | 2019-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN110347932B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 程安凤;周川;朱宇佳;谭建龙;郭莉 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于深度学习的跨网络用户对齐方法。本方法为：1)利用已知标签的用户对集合 |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 用户 对齐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的跨网络用户对齐方法，其步骤包括：1)利用已知标签的用户对集合![]()
及用户对的结构信息训练深度学习框架；其中![]()
为已对齐的用户对，即社交网络GA中第i个用户![]()
与社交网络GB中第m个用户![]()
是同一用户；2)根据社交网络的结构信息分别从社交网络GA、社交网络GB中提取待对齐用户的结构信息![]()
以及![]()
并将其以用户对为单位输入训练后的深度学习框架，确定该用户对是否属于同一个真实人进行分类预测。
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