【摘 要】
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随着Internet的普及,各类社交网络走进人们的视野,用户为满足不同的服务需求,往往不会局限于单一社交网络中,因此,跨社交网络环境下的用户识别问题成为研究者的热门话题。主
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973)(2012CB316201);国家自然科学基金(U1435216,61672142,61472070,61602103);国家重点研发计划(2018YFB1003404)~~
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随着Internet的普及,各类社交网络走进人们的视野,用户为满足不同的服务需求,往往不会局限于单一社交网络中,因此,跨社交网络环境下的用户识别问题成为研究者的热门话题。主要利用网络结构信息,针对社交网络对齐问题进行研究,主要包含以下研究点:首先,将网络对齐问题抽象为最大公共子图问题(α-MCS),并提出求解自适应参数的方法,相比于传统的基于启发式定义参数的方法,该方法可有效区分不同类型网络中匹配用户与非匹配用户;其次,为快速而准确地解决-MCS,提出了基于最大公共子图的迭代式网络对齐算法MCS_INA(
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