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基于用户名命名习惯的用户对齐系统设计

摘要

随着社交网络的快速发展，在线社交网络成为互联网的基础要素，人们出于各种目的参与到在线社交网络中。但由于单个社交用户的用户信息碎片化，而且目前对跨社交网络用户身份匹配的研究方法仍有不足，这对识别恶意用户、推荐系统等提出了挑战。

为了有效地进行用户身份的识别，提高在线社交网络的安全水平，针对用户信息碎片化、属性残缺，训练集比例以及训练次数限制，本课题完成以下工作：

分析用户在命名时的行为，提取用户命名行为习惯特征，将社交网络用户名转化为358维特征向量。

将向量表示输入到分类模型和神经网络映射模型，实现两个社交网络用户