论文部分内容阅读
对用户多账户检测识别是信息整合研究目标之一。针对目前用户识别技术普遍存在的准确率低和局域性问题，提出了基于交叉配血的多账户识别模型。该模型要求根据用户行为相似度和语义相似度绘制出多个账户的关系图，然后利用交叉配血原则来平衡语义和行为，在配置信息的协同下，对语义行为模型进行一致性识别。要求用户多个账户互相匹配以提高识别率，通过交叉匹配降低假种子账户对结果的影响。实验证明该算法大大提高了识别准确率。