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基于多头注意力的社交网络用户身份链接方法

作者：臧文羽1，颉夏青2，邱莉榕2，陆月明2

发布日期：2024-12-16

来源：电子技术应用

引言

根据中国互联网信息中心发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》，我国的在线社交网络数量已经增长到10.67亿，互联网的普及率也达到了75.6%[1]。社交网络已经成为人们日常生活中不可或缺的社交工具，抖音、微信、微博、X（Twitter）等社交网络层出不穷，人们在社交平台上拥有越来越多的虚拟身份。根据全球网络指数（Global Web Index，GWI)发布的《2019年社交媒体趋势报告》[2]，平均每个互联网用户拥有的社交网络账号已经从2015年的约6.2个上升到2019年的近8个。因此，社交网络的用户身份链接（User Identity Linkage）问题成为近年来的研究热点，为跨平台的用户画像[3]、虚假身份信息监测[4]、社交网络朋友推荐[5]、信息传播[6]、链接预测[7]、网络动力学分析[8]等很多下游任务提供了新的研究思路。

现有的用户身份链接方法仍然存在许多问题，例如仅仅关注社交网络的社群结构，而忽略了其局部结构、忽视了用户和邻居之间相互影响力差异，算法收敛速度慢等。因此，全面分析社交网络特征结构、提高用户身份链接算法训练效率仍然是十分重要的课题。

本文详细内容请下载：

https://www.chinaaet.com/resource/share/2000006249

作者信息：

臧文羽1，颉夏青2，邱莉榕2，陆月明2

（1.网络空间研究院，北京 100041；

2.北邮可信分布式计算与服务教育部重点实验室，北京 100876）

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