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一种基于机器学习的跨社交网络用户身份识别方法和系统

摘要

本发明涉及一种基于机器学习的跨社交网络用户身份识别方法和系统,其中所述方法包括:包含跨网络用户信息的采集、文本分析精准用户身份对齐标注以及用户信息特征抽取模块,基于用户属性信息以及用户社交关系的对齐用户候选集的构建,基于用户属性信息、用户发布内容与用户社交表示特征拼接的精准用户身份对齐模型构建与参数学习,提供跨网络用户身份对齐的查询服务并构建跨网络综合用户画像。本发明通过对不同网络用户的属性集用户关注关系的特征拼接的精准身份对齐模型,实现跨网络用户身份对齐,构建更加详细的用户画像。

著录项

  • 公开/公告号CN109753602B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院计算技术研究所;

    申请/专利号CN201811473591.9

  • 申请日2018-12-04

  • 分类号G06F16/9535(20190101);G06Q50/00(20120101);

  • 代理机构11006 北京律诚同业知识产权代理有限公司;

  • 代理人祁建国;梁挥

  • 地址 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号

  • 入库时间 2022-08-23 11:26:38

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