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摘 要:本发明公开了一种基于联合嵌入学习模型的跨社交网络用户身份识别方法。首先利用用户名相似度和网络结构从两个社交网络中选取候选配对用户对;然后以所有的候选配对用户对为节点构建用户对网络图;其次在构建的UPG和已标注的用户对数据的基础上,融合标注好的配对用户信息标签、结构信息和属性信息搭建联合嵌入学习模型,并将其设计成1个输入和2个输出的深度神经网络结构;最后利用随机梯度下降算法对联合嵌入模型的损失函数进行最小化学习,学习结束后利用模型的参数对需要预测的用户对进行预测,并判断输出是否为相同用户。本发明能有效预测来自不同网络的两个用户是否为相同用户,对商业上的跨社交网络的相关应用起着至关重要的作用。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110718740.9 | 专利名称: | 基于联合嵌入学习模型的跨社交网络用户身份识别方法 |
申请日: | 2021-06-28 | 申请/专利权人 | 杭州师范大学钱江学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下沙高教园区学林街16号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/9536搜分类 社交平台 用户画像 数据挖掘 用户推荐搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |