| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 基于网络结构信息的用户身份匹配技术 | 第15-16页 |
| 1.2.2 基于用户档案信息的用户身份匹配技术 | 第16-17页 |
| 1.2.3 基于用户行为信息的用户身份匹配技术 | 第17-18页 |
| 1.2.4 多维度信息融合的用户身份匹配技术 | 第18页 |
| 1.3 问题提出 | 第18-20页 |
| 1.4 本文主要内容和组织结构 | 第20-22页 |
| 1.4.1 本文主要内容 | 第20-21页 |
| 1.4.2 本文组织结构 | 第21-22页 |
| 1.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 在线社交网络用户身份识别的基本概念 | 第23-31页 |
| 2.1 问题描述 | 第23-24页 |
| 2.2 在线社交网络用户身份匹配算法统一框架 | 第24-28页 |
| 2.2.1 网络结构相似度计算 | 第25-26页 |
| 2.2.2 用户档案相似度计算 | 第26-27页 |
| 2.2.3 时空轨迹相似度计算 | 第27-28页 |
| 2.3 匹配判定 | 第28-29页 |
| 2.4 评价指标 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于网络表示学习的用户身份匹配算法 | 第31-41页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 数据预处理 | 第31-34页 |
| 3.2.1 社交网络组合 | 第31-33页 |
| 3.2.2 用户名信息向量化 | 第33-34页 |
| 3.3 融合信息表示学习技术 | 第34-36页 |
| 3.3.1 网络结构信息表示学习 | 第34页 |
| 3.3.2 信息融合模型 | 第34-35页 |
| 3.3.3 模型优化 | 第35-36页 |
| 3.4 节点匹配及算法流程 | 第36-37页 |
| 3.5 实验验证与分析 | 第37-40页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第37-38页 |
| 3.5.2 基准算法 | 第38页 |
| 3.5.3 算法有效性验证 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于模糊积分理论的档案信息融合用户身份匹配算法 | 第41-53页 |
| 4.1 引言 | 第41-42页 |
| 4.2 模糊测度理论与Choquet模糊积分 | 第42-45页 |
| 4.2.1 模糊测度理论 | 第42-43页 |
| 4.2.2 离散Choquet积分与属性相似度融合 | 第43-44页 |
| 4.2.3 基于PSO的模糊密度优化 | 第44-45页 |
| 4.3 属性信息相似度计算 | 第45-47页 |
| 4.4 算法流程 | 第47-48页 |
| 4.5 实验验证与分析 | 第48-51页 |
| 4.5.1 实验数据集 | 第48页 |
| 4.5.2 属性信息模糊密度的确定 | 第48-49页 |
| 4.5.3 算法有效性验证 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于时空轨迹顺序特征表示的用户身份匹配算法 | 第53-63页 |
| 5.1 引言 | 第53-54页 |
| 5.2 时空轨迹数据预处理 | 第54-55页 |
| 5.2.1 坐标点数据预处理 | 第54页 |
| 5.2.2 基于时间间隔的轨迹分割 | 第54-55页 |
| 5.3 基于语言模型的位置向量化表示 | 第55-56页 |
| 5.4 基于双向门控循环单元模型的轨迹向量化表示 | 第56-57页 |
| 5.4.1 循环神经网络和门控循环单元 | 第56页 |
| 5.4.2 时空轨迹表示模型 | 第56-57页 |
| 5.5 轨迹匹配与算法流程 | 第57-59页 |
| 5.5.1 用户轨迹匹配 | 第57-58页 |
| 5.5.2 Bi-GRU模型的优化 | 第58页 |
| 5.5.3 算法框架与流程 | 第58-59页 |
| 5.6 实验验证与分析 | 第59-62页 |
| 5.6.1 实验数据集 | 第59-60页 |
| 5.6.2 参数设置 | 第60页 |
| 5.6.3 算法有效性验证 | 第60-62页 |
| 5.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文总结与主要创新点 | 第63-64页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 作者简历 | 第73页 |
