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一种基于结构-表示相似度的跨社交网络用户对齐方法

📄 申请号：CN202310583291.0 📄 发布日：2025/10/13

著录项目信息

申请日

2023-05-23

公开号

CN116628516A

公开日

2023-08-22

申请人

重庆邮电大学

法律状态

授权未缴费

专利类型

发明

主分类号

G06F18_22

IPC 分类号

G06F18_22 , G06Q50_00 , G06N3_042 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

社交网络分析社交网络分析图表示学习实体对齐

应用场景

跨社交平台用户匹配, 社交网络融合, 个性化推荐, 用户画像构建, 账号安全与反欺诈

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摘要

本发明属于图神经网络和对齐领域，具体涉及一种基于结构‑表示相似度的跨社交网络用户对齐方法，包括根据源网络和目标网络分别构建图网络结构，将网络中已经确定为同一用户的用户节点称为anchor节点，还未确定的用户节点称为非anchor节点；分别学习两个网络节点的向量表示；将节点的向量表示和节点的邻接特征拼接在一起作为节点特征，将节点特征输入节点对判断器，节点对判断器判断节点使用的相似度函数；根据节点的相似度函数对两个网络的节点进行对齐；本发明能使对齐任务更加准确的进行，尤其是在少监督的“精确匹配”场景中有显著的提升。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于注意力机制的红外小目标检测方法

当前第 / 件

一种基于图元表示的图神经网络图数据分类方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_22)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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