基于关系的跨网络用户身份链接

摘要：

为打破现存研究普遍以网络拓扑一致性假设为前提的限制,弱化锚节点数量和质量对链接任务的影响,提出一种基于跨网络语义表征的用户链接算法CSRMA(cross-network semantic representation link algorithm based on mask attention mechanism).该算法框架包含 3 个模块:多视角采样与注意力机制相结合的跨网络表征模块、不同网络共性特征学习的语义空间映射模块、基于 k-d树改进 Gale-Shapley算法的用户身份精准链接模块.通过 4 个公开数据集上的实验验证了所提算法的有效性.与多个身份链接算法对比,CSRMA具有更高的精确率.

关键词：用户身份链接、跨网络、用户关系、采样策略、共性特征、掩码注意力机制、精准链接

所属期刊栏目：44

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省科技计划基金项目2019YFSY0032

在线出版日期：2023-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1649-1655