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公开(公告)号：CN109117891B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201810985465.5
申请日：2018-08-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合社交关系和命名特征的跨社交媒体账户匹配方法，包括以下步骤：S1、找出在账户信息中给出对应其他平台账号的用户，作为种子用户集合；S2、从种子用户集合取出一对账号信息，分别在对应的平台中提取好友的账号，并将做笛卡尔乘积，作为候选账户对；S3、进行预处理，取特征形成特征向量；S4、将特征向量输入分类器进行判别，将判别为属于同一人物实体的账户加入种子节点集合中；S5、对所有种子节点执行步骤S2～S4的操作，直至种子用户集合中没有新账户加入为止。本发明的方法降低了计算复杂度，将最终判定为不关联的用户的提取特征并进行分类判决的计算称为无效计算，大幅降低了无效计算在整个计算过程中的比例，提高了效率。
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公开(公告)号：CN109145114A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810992986.3
申请日：2018-08-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/9536 , G06F17/27
CPC classification number: G06F17/2775
Abstract: 本发明公开了一种基于Kleinberg在线状态机的社交网络事件检测方法，包括以下步骤：S1、获取社交网络的推文数据，对获取的推文数据进行预处理；S2、对推文文本进行增量聚类，根据文本相似度对文本进行划分；S3、利用Kleinberg状态机对单词相关文本的生成时间间隔序列建立突发检测模型，识别单词的突发结构；S4、突发事件判定。本发明采用连续时间模型，能够细粒度地识别单词特征的突发结构信息，有助于缓解社交网络事件的早期发现问题；能够比较全面的检测出事件的单词突发特征，适用于流式数据，利用事件的突发结构关系和共现关系，能够提高社交网络事件检测的准确度。
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公开(公告)号：CN109117891A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810985465.5
申请日：2018-08-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合社交关系和命名特征的跨社交媒体账户匹配方法，包括以下步骤：S1、找出在账户信息中给出对应其他平台账号的用户，作为种子用户集合；S2、从种子用户集合取出一对账号信息，分别在对应的平台中提取好友的账号，并将做笛卡尔乘积，作为候选账户对；S3、进行预处理，取特征形成特征向量；S4、将特征向量输入分类器进行判别，将判别为属于同一人物实体的账户加入种子节点集合中；S5、对所有种子节点执行步骤S2～S4的操作，直至种子用户集合中没有新账户加入为止。本发明的方法降低了计算复杂度，将最终判定为不关联的用户的提取特征并进行分类判决的计算称为无效计算，大幅降低了无效计算在整个计算过程中的比例，提高了效率。
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公开(公告)号：CN109145114B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810992986.3
申请日：2018-08-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/9536 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开了一种基于Kleinberg在线状态机的社交网络事件检测方法，包括以下步骤：S1、获取社交网络的推文数据，对获取的推文数据进行预处理；S2、对推文文本进行增量聚类，根据文本相似度对文本进行划分；S3、利用Kleinberg状态机对单词相关文本的生成时间间隔序列建立突发检测模型，识别单词的突发结构；S4、突发事件判定。本发明采用连续时间模型，能够细粒度地识别单词特征的突发结构信息，有助于缓解社交网络事件的早期发现问题；能够比较全面的检测出事件的单词突发特征，适用于流式数据，利用事件的突发结构关系和共现关系，能够提高社交网络事件检测的准确度。
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