多社交网络用户身份识别算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-14页 |
| 1.1.1 用户身份识别的应用领域 | 第9-11页 |
| 1.1.2 与用户身份识别相关的研究领域 | 第11-13页 |
| 1.1.3 身份识别问题的主要障碍 | 第13-14页 |
| 1.2 领域研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 2 相关研究综述 | 第19-29页 |
| 2.1 身份识别问题建模 | 第19-20页 |
| 2.2 身份识别过程 | 第20-21页 |
| 2.3 身份识别模型 | 第21-27页 |
| 2.3.1 基于属性的识别模型 | 第21-25页 |
| 2.3.2 引入额外信息的识别模型 | 第25-27页 |
| 2.4 稳定婚姻匹配问题 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 RCM算法模型 | 第29-45页 |
| 3.1 相关概念和定义 | 第29-36页 |
| 3.1.1 账号属性相似度 | 第29-30页 |
| 3.1.2 好友亲密度和非好友疏远度 | 第30-34页 |
| 3.1.3 用户环境评分 | 第34-35页 |
| 3.1.4 用户关系相似度 | 第35-36页 |
| 3.1.5 用户匹配评分 | 第36页 |
| 3.2 基于排名的交叉匹配算法 | 第36-42页 |
| 3.2.1 账号选择 | 第36-38页 |
| 3.2.2 账号匹配 | 第38页 |
| 3.2.3 交叉匹配 | 第38-39页 |
| 3.2.4 剪枝过程 | 第39-41页 |
| 3.2.5 RCM算法及复杂性分析 | 第41-42页 |
| 3.3 算法样例 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 实验分析与结果评估 | 第45-60页 |
| 4.1 实验准备 | 第45-48页 |
| 4.1.1 实验环境描述 | 第45页 |
| 4.1.2 评价方案 | 第45-46页 |
| 4.1.3 数据集 | 第46页 |
| 4.1.4 基准算法 | 第46-48页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第48-51页 |
| 4.3 剪枝结果对比分析 | 第51-53页 |
| 4.4 种子用户影响分析 | 第53-57页 |
| 4.5 基于RCM种子发现的监督学习算法 | 第57-59页 |
| 4.5.1 算法分析 | 第57页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录A RCM实例中间数据 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
