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跨社交网络用户身份识别算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 研究背景与意义第12-14页
    1.2 跨网络用户身份识别算法研究现状第14-17页
        1.2.1 基于网络拓扑结构信息的身份识别算法研究现状第14-15页
        1.2.2 基于用户属性信息的身份识别算法研究现状第15-16页
        1.2.3 基于用户行为信息的身份识别算法研究现状第16-17页
        1.2.4 基于多维信息的身份识别算法研究现状第17页
    1.3 问题提出第17-18页
    1.4 本文主要内容和组织结构第18-22页
        1.4.1 主要内容第18-20页
        1.4.2 组织结构第20-22页
第二章 跨社交网络用户身份识别技术基础第22-34页
    2.1 问题定义第22-23页
    2.2 跨网络身份识别的基本框架第23-32页
        2.2.1 账号相似性计算第23-28页
            2.2.1.1 网络拓扑结构相似性计算第24页
            2.2.1.2 用户属性信息相似性计算第24-27页
            2.2.1.3 用户轨迹相似性计算第27-28页
        2.2.2 账号匹配第28-32页
            2.2.2.1 双网络匹配算法第28-31页
            2.2.2.2 多网络匹配算法第31-32页
    2.3 评价指标第32-33页
        2.3.1 双网络评价指标第32页
        2.3.2 多网络评价指标第32-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 基于带权超图的跨社交网络用户身份识别算法第34-46页
    3.1 引言第34页
    3.2 基于好友关系的跨网络用户身份识别第34-35页
    3.3 超图模型构建第35-38页
        3.3.1 超图第35页
        3.3.2 超图模型第35-36页
        3.3.3 在好友关系网络上构建超图模型第36-38页
    3.4 基于带权超图的用户身份识别第38-40页
        3.4.1 节点的拓扑结构表示与相似性计算第38-39页
        3.4.2 跨网络用户身份识别第39-40页
    3.5 实验结果与分析第40-44页
        3.5.1 实验数据说明第40-42页
        3.5.2 算法有效性验证第42-44页
    3.6 本章小结第44-46页
第四章 基于属性值转移规律的跨社交网络用户身份识别算法第46-58页
    4.1 引言第46-47页
    4.2 属性值转移模型第47-51页
        4.2.1 属性值转移表创建第48-49页
        4.2.2 属性值转移概率第49-51页
    4.3 基于属性值转移规律的身份识别算法第51-52页
        4.3.1 用户档案相似性第51-52页
        4.3.2 算法描述第52页
    4.4 实验结果与分析第52-56页
        4.4.1 实验数据集第52-54页
        4.4.2 算法有效性验证第54-56页
    4.5 本章小结第56-58页
第五章 基于轨迹信息位置访问顺序特征的跨网络用户身份识别第58-72页
    5.1 引言第58-59页
    5.2 相关定义第59页
    5.3 数据预处理第59-61页
        5.3.1 训练样本构建方法第60-61页
    5.4 基于用户轨迹的身份识别算法第61-65页
        5.4.1 基于paragraph2vec的轨迹模型构建第61-63页
        5.4.2 CDTraj2vec算法第63-65页
    5.5 实验结果与分析第65-71页
        5.5.1 实验数据集第65-66页
        5.5.2 参数设置第66页
        5.5.3 单个类型训练样本匹配结果分析第66-69页
        5.5.4 对比算法第69页
        5.5.5 结果分析第69-71页
    5.6 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
    6.1 全文总结与主要创新点第72-73页
    6.2 下一步研究工作展望第73-74页
致谢第74-76页
参考文献第76-82页
作者简历第82页

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