检索结果-内蒙古大学图书馆

西安交通大学学报 2013年第12期47卷 19-25页

作者：叶娜赵银亮边根庆李健何箐西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安710055 陕西电力信通有限公司西安710075

针对识别社交网络用户时存在的模式不一致问题,提出了基于分块和二部图的用户识别算法.该算法通过将传统分块算法中的属性值精确匹配扩展为无模式信息下的属性值近似匹配,避免了传统用户识别时所需的模式对齐;使用加权二部图及Kuhn Munk... 详细信息

针对识别社交网络用户时存在的模式不一致问题,提出了基于分块和二部图的用户识别算法.该算法通过将传统分块算法中的属性值精确匹配扩展为无模式信息下的属性值近似匹配,避免了传统用户识别时所需的模式对齐;使用加权二部图及Kuhn Munkres （KM）最大权匹配算法进行源用户档案与待匹配用户档案间的相似度计算,解决了用户档案间属性个数不同及语义语法异构的问题.在社交网站Profilactic上采集了965个用户的公开数据,采用召回率、精确率和综合指标等评价指标对算法进行了实验评估.实验结果表明,所提算法能够不依赖模式信息进行实例级跨系统用户识别,与基于属性值精确匹配的算法相比,所提算法的召回率提高了6.2％～9.5％,综合评价指标提高了3％～4.2％.

关键词：用户识别二部图实例匹配跨系统个性化

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基于量子计算的用户识别算法

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电子学报 2018年第1期46卷 24-30页

作者：朱皖宁刘志昊金陵科技学院软件工程学院江苏南京210000 东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210096

本文提出了基于量子算法的快速用户识别算法.当代社会进入互联网时代后,大量的信息充斥在网络上,许多有价值的信息被隐藏在Weblog中,大数据分析的一项任务就是通过对Weblog的分析得到用户行为模式等重要的信息,在这之前必须要做的是对... 详细信息

本文提出了基于量子算法的快速用户识别算法.当代社会进入互联网时代后,大量的信息充斥在网络上,许多有价值的信息被隐藏在Weblog中,大数据分析的一项任务就是通过对Weblog的分析得到用户行为模式等重要的信息,在这之前必须要做的是对用户进行识别.以往对用户识别算法的研究较为侧重在准确度方面,识别的速度尚不能令人满意.本文基于Grover搜索算法提出了扩展记录模式和非扩展记录模式的两种快速IP地址搜索算法,将搜索的查询复杂度进行了二次加速.

关键词：用户识别量子计算大数据 Grover搜索算法无结构数据库搜索

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结合全局种子最优局部扩展的跨网络用户识别

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计算机科学与探索 2020年第6期14卷 928-938页

作者：李想申德荣冯朔寇月聂铁铮东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819

跨网络用户匹配的目的是识别不同社交网络上属于同一用户的不同账户,在好友推荐、网络安全和链路预测等方面有重要意义。现有方法通常利用部分已知匹配用户,迭代识别其余待匹配用户。然而,目前大部分方法受限于已知匹配用户的数量,无法... 详细信息

跨网络用户匹配的目的是识别不同社交网络上属于同一用户的不同账户,在好友推荐、网络安全和链路预测等方面有重要意义。现有方法通常利用部分已知匹配用户,迭代识别其余待匹配用户。然而,目前大部分方法受限于已知匹配用户的数量,无法在较低的时间内精准地识别用户。提出了结合全局种子最优局部扩展的跨网络用户识别方法(GLE)。首先,为有效解决冷启动问题,提出了全局种子扩展模型(GSE)来丰富已知匹配用户数量;然后,为了在较低的时间代价上确保较高的准确性,提出了最优局部扩展模型来找到最优候选匹配对。最后,实验结果表明,该算法可显著提高用户识别的召回率和准确率,具有较低的时间开销,并解决了已知匹配用户数量不足时的识别问题。

关键词：用户识别社交网络全局种子扩充模型最优局部扩展模型

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网络社区核心用户识别研究:概念、方法与展望

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情报理论与实践 2022年第4期45卷 199-209页

作者：杨瑞仙于政杰钟茜郑紫薇郑州大学信息管理学院河南郑州450001 郑州市数据科学研究中心河南郑州450001

[目的/意义]网络社区核心用户对社区管理存在着巨大的潜在价值,其识别问题研究也具有重要的理论和实践意义,系统梳理现有研究成果与趋势、展望研究方向,能够促进该领域研究进一步深化。[方法/过程]文章在对核心用户相关概念辨析的基础上... 详细信息

[目的/意义]网络社区核心用户对社区管理存在着巨大的潜在价值,其识别问题研究也具有重要的理论和实践意义,系统梳理现有研究成果与趋势、展望研究方向,能够促进该领域研究进一步深化。[方法/过程]文章在对核心用户相关概念辨析的基础上,从理论与研究方法视角出发,系统梳理了核心用户识别的研究进展,总结和分析了目前该研究领域中常用的5类研究方法,展望了未来的研究方向。[结果/结论]过去的近20年间,网络社区核心用户识别得到了深入广泛的研究,也存在一些不足之处;网络数据获取和挖掘技术以及高阶社会网络分析方法的发展,有望扩展该问题的研究思路,完善研究方法,进一步提高核心用户识别的效果和效率。

关键词：网络社区核心用户意见领袖用户识别综述

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一种基于动机感知的用户识别实时算法

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高技术通讯 2020年第3期30卷 259-267页

作者：张梦菲邱强肖茁建姚晓方金云中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100190

用户识别是电商大数据行为挖掘的基础,本文提出了一种电商用户识别的新算法,该算法引入用户行为动机感知技术,采用初次匹配和精确识别二阶段模式来识别用户。初次匹配阶段算法利用启发式规则划分用户数据,在精确识别阶段通过实时分析用... 详细信息

用户识别是电商大数据行为挖掘的基础,本文提出了一种电商用户识别的新算法,该算法引入用户行为动机感知技术,采用初次匹配和精确识别二阶段模式来识别用户。初次匹配阶段算法利用启发式规则划分用户数据,在精确识别阶段通过实时分析用户的访问动机,依据用户行为相异数矩阵来识别用户。在Spark上的优化使算法在分布式场景中具备实时处理大规模数据的能力。实验结果表明该算法的准确率达97.89%,并具有良好的识别效率。

关键词：用户识别电子商务 Spark 用户动机分布式计算

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基于交易网络的公有链用户识别方法

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计算机工程 2022年第8期48卷 30-36页

作者：王劲松赵述佳赵泽宁张洪玮天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 智能计算及软件新技术天津市重点实验室天津300384 计算机病毒防治技术国家工程实验室天津300457

分析与研究公有链交易数据及系统用户行为对于保证公有链应用安全至关重要。比特币作为公有链的代表性应用,是一种基于P2P网络的电子现金系统。比特币交易地址具有匿名特征,无法关联到用户真实信息,这使得比特币溯源非常困难。为识别比... 详细信息

分析与研究公有链交易数据及系统用户行为对于保证公有链应用安全至关重要。比特币作为公有链的代表性应用,是一种基于P2P网络的电子现金系统。比特币交易地址具有匿名特征,无法关联到用户真实信息,这使得比特币溯源非常困难。为识别比特币中交易地址间的关联关系,推断出用户真实信息,提出一种基于交易网络的用户识别方法。对比特币区块数据进行预处理,通过解析比特币区块数据中的脚本信息,将比特币原始交易数据处理为更加直观的数据格式。衡量交易输入与输出地址间的相似程度,根据交易地址关联信息识别出比特币匿名地址对应的所有用户。在实验中应用真实的比特币区块数据,利用可视化方式对用户识别结果进行分析,结果表明该方法不受交易规则的限制,能对比特币匿名地址进行有效识别,且随着比特币区块数量的增加,识别准确率基本稳定于80%。

关键词：区块链公有链比特币用户识别地址聚类

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多源数据驱动的电动汽车用户识别方法

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电力系统及其自动化学报 2023年第6期35卷 141-147页

作者：刘艳丽王俊毅天津大学智能电网教育部重点实验室天津300072

随着电动汽车的不断普及,如何准确获取电动汽车的充电行为并对电动汽车进行针对性管理与调控,成为电网管理人员关注的问题。本文提出多源数据驱动的电动汽车用户识别方法,基于家庭用电数据和电动汽车充电桩数据挖掘家庭用电行为与电动... 详细信息

随着电动汽车的不断普及,如何准确获取电动汽车的充电行为并对电动汽车进行针对性管理与调控,成为电网管理人员关注的问题。本文提出多源数据驱动的电动汽车用户识别方法,基于家庭用电数据和电动汽车充电桩数据挖掘家庭用电行为与电动汽车出行规律,以及电动汽车与家庭用户特性的关联程度,建立适用于特定数据场景下的电动汽车用户关联识别匹配参数,从而识别家庭用户与电动汽车之间的关联性并确定电动汽车的最佳归属。最后,通过算例验证了本文方法的有效性。

关键词：电动汽车用户识别数据分析关联匹配

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利用邻近度与内容特征的用户识别方法

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应用科学学报 2024年第6期42卷 1064-1077页

作者：卢菁尤晨璐盖祺凯刘丛上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

社交网络对用户拓扑结构进行了获取限制,使得利用结构特征进行识别的方法准确率大大下降。利用邻近度与内容特征的用户识别方法构建了一个融合属性特征、结构特征与内容特征的基于XGboost的半监督网络模型,将跨社交网络用户识别问题转... 详细信息

社交网络对用户拓扑结构进行了获取限制,使得利用结构特征进行识别的方法准确率大大下降。利用邻近度与内容特征的用户识别方法构建了一个融合属性特征、结构特征与内容特征的基于XGboost的半监督网络模型,将跨社交网络用户识别问题转换为二分类问题。针对无法获得完整用户拓扑结构与种子用户不足的问题,提出显式好友与隐式好友的提取方法,根据待匹配用户对好友网络中的显式匹配用户对、隐式匹配用户对与其他好友将好友网络融合,结合用户重要度改进LINE算法二阶邻近度的经验概率,获取待匹配用户对的结构特征;将用户发文时间序列特征、生成内容关键词重叠度特征与关注用户标签特征作为生成内容特征;最后将属性特征、结构特征与内容特征进行融合完成用户识别。在真实数据集上的实验证明了本方法的有效性。

关键词：社交网络用户识别邻近度 XGBoost 用户生成内容

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社会化网络环境下关键用户识别与产品知识扩散研究

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科技进步与对策 2016年第1期33卷 126-131页

作者：邵鹏胡平西安交通大学管理学院陕西西安710049

随着社会化商务时代的到来,越来越多的商家意识到消费者网络对产品扩散的重要性,消费者网络节点重要性评价成为营销领域研究的重要内容。传统社会网络节点评价方法考虑了网络的局部拓扑结构,忽略了节点间的相互影响,PageRank考虑了来自... 详细信息

随着社会化商务时代的到来,越来越多的商家意识到消费者网络对产品扩散的重要性,消费者网络节点重要性评价成为营销领域研究的重要内容。传统社会网络节点评价方法考虑了网络的局部拓扑结构,忽略了节点间的相互影响,PageRank考虑了来自邻居的影响力但忽视了节点间本身的重要性。提出了将社会网络中心性与PageRank方法相结合的消费者网络节点价值评价指标构建方法,基于现实数据构建了消费者网络,通过相似性算法对评价算法进行了讨论,运用SIS模型研究了不同节点的产品知识扩散效果,发现网络节点重要性与产品知识扩散显著相关,WCR算法优于传统中心性指标。

关键词：用户识别复杂网络知识扩散消费者网络社会化商务

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Web挖掘中的用户识别与虹膜识别技术

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计算机工程 2008年第6期34卷 182-184页

作者：王彤何丕廉天津大学职业技术教育学院天津300072 天津大学计算机科学与技术学院天津300072

提出引入生物信息技术解决Web挖掘中的用户识别问题的设想及基于隐马尔科夫模型的虹膜识别方法,该方法仅需要虹膜的方向域作为输入参数,对虹膜图像的噪声与扭曲并不敏感,从而使该方法具有鲁棒性的特点。通过准确识别用户,克服了现有Web... 详细信息

提出引入生物信息技术解决Web挖掘中的用户识别问题的设想及基于隐马尔科夫模型的虹膜识别方法,该方法仅需要虹膜的方向域作为输入参数,对虹膜图像的噪声与扭曲并不敏感,从而使该方法具有鲁棒性的特点。通过准确识别用户,克服了现有Web体系无状态的缺陷,可以实现对Web日志数据按"用户维"进行切片,使挖掘出的结果能够满足对用户个性化使用的需求。

关键词：隐马尔科夫模型虹膜识别用户识别 Web挖掘

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