公开(公告)号：CN113095948B

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202110315041.X

申请日：2021-03-24

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 刘晓明 ,  尹伟 ,  沈超 ,  周亚东 ,  管晓宏

IPC: G06Q50/00 ,  G06N3/088 ,  G06N3/042 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的多源异构网络用户对齐方法，通过文本处理算法提取用户的属性特征，并利用降维算法，将用户属性特征向量降维；使用随机游走算法获得网络拓扑结构，将降维后的属性特征以及网络结构作为图神经网络的输入，学习获得包含用户属性和结构信息的身份特征；计算跨网络间用户名以及社会角色相似度，找出候选用户对；使用神经网络模型，计算对齐多源异构网络用户身份。本发明方法可用于对齐社交网络用户身份，在社交网络分析、人物画像补全等多个领域具有重要应用，算法的计算复杂度低，可扩展性高，可在复杂网络中对齐用户身份，对真实数据适用性强。

公开(公告)号：CN113095948A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110315041.X

申请日：2021-03-24

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 刘晓明 ,  尹伟 ,  沈超 ,  周亚东 ,  管晓宏

IPC: G06Q50/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的多源异构网络用户对齐方法，通过文本处理算法提取用户的属性特征，并利用降维算法，将用户属性特征向量降维；使用随机游走算法获得网络拓扑结构，将降维后的属性特征以及网络结构作为图神经网络的输入，学习获得包含用户属性和结构信息的身份特征；计算跨网络间用户名以及社会角色相似度，找出候选用户对；使用神经网络模型，计算对齐多源异构网络用户身份。本发明方法可用于对齐社交网络用户身份，在社交网络分析、人物画像补全等多个领域具有重要应用，算法的计算复杂度低，可扩展性高，可在复杂网络中对齐用户身份，对真实数据适用性强。