一种跨社交网络社交用户对齐方法

    公开(公告)号:CN115080871A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210847062.0

    申请日:2022-07-07

    Abstract: 本发明公开了一种跨社交网络社交用户对齐方法,涉及社交网络的用户关系挖掘领域。本发明为了解决现有社交用户对齐方法不能跨社交网络、计算精度低、对齐效率低的缺陷,采用如下步骤实现:采集社交网络的用户属性信息,构建用户关系拓扑图;根据边权重和节点的出入度计算节点权重;构建一阶近邻关系模型和二阶近邻关系模型,确定一阶邻居节点和二阶邻居节点,得到用户节点之间的相互关系;构建社交对齐神经网络,通过社交对齐神经网络对用户关系拓扑图中各节点进行邻居节点的信息聚合、拼接与非线性变换,得到跨社交网络的社交用户身份对齐结果。本发明主要用于通过跨社交网络对其社交用户实现用户关系挖掘。

    一种密码破解方法和装置
    100.
    发明授权

    公开(公告)号:CN107491689B

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN201710560788.5

    申请日:2017-07-11

    Abstract: 本发明公开了一种密码破解方法和装置,方法包括:CPU按照预设分析规则将待破解密码拆分为由掩码和子字符串组成的形式,并为掩码和子字符串分别生成对应的密码口令空间,将子字符串的密码口令空间划分给一个或多个GPU;一个或多个GPU均根据被划分到的子字符串生成一个密码口令子空间,均根据各自生成的密码口令子空间与掩码进行排列组合,生成完整密码口令空间,并使用完整密码口令空间对待破解密码进行破解。本发明的密码破解方法可以明显减少待破解密码产生的排列组合的数量,并由CPU和GPU协同计算,对密码排列组合产生的空间进行划分,提高了密码破解的效率,解决了现有技术的问题。

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