基于內容的社交網絡用戶身份識別方法
作者：張樹森; 梁循; 弭寶瞳; 趙吉超; 周小平 中國人民大學信息學院; 北京100872
摘要：社交網絡中識別用戶身份具有重要價值,它對社交網絡的分析與監管、用戶行為的預測以及用戶之間交互過程的研究具有重要意義.該文針對社交網絡中的用戶身份進行研究,將用戶身份分為組織用戶和個人用戶,并對這兩種用戶身份進行具體定義和識別.該文研究問題屬于社交網絡用戶分析研究中的子研究問題,主要通過用戶在社交網絡中發表的文本內容、多媒體內容以及用戶時間序列內容識別出該用戶的組織-個人身份,為社交網絡用戶身份的識別及進一步研究提供借鑒和幫助.在識別過程中,通過對文本內容中用戶的口語化水平、內容(主題)復雜化水平、內容規范化水平的度量以及多媒體內容中用戶圖片特性和用戶時間序列內容的分析,從不同角度提出5種機器可操作的用戶組織-個人身份識別方法,進而識別出社交網絡中用戶是組織用戶還是個人用戶.最后,為了驗證該文所提識別方法的可行性和有效性,該文選擇新浪微博數據進行實驗,并通過概率模型識別方法進行了對比分析.同時,在驗證過程中,使用多種指標對實驗結果進行評價.實驗結果表明,該文識別方法能夠有效識別出用戶的組織-個人身份,其中內容復雜特性識別方法、內容規范化識別方法以及時間序列內容識別方法的用戶身份識別準確率超過80%.
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計算機學報雜志， 月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創新性，刊載內容涉及的欄目：研究論文與技術報告、短文、學術通信、學術活動、中國計算機學會學術動態等。于1978年經新聞總署批準的正規刊物。
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