卞怡倩 ,赵 涛,李 欣

安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠,233030

作为能够满足用户日常活动需求的平台,社交网络(Social Network Service即SNS)已成为许多人进行各种活动时不可或缺的一部分。不同SNS提供了不同的功能,例如,微信、Facebook等网站主要为用户提供了日常交流的功能,而微博、Twitter等则是一种可以通过关注机制为用户提供及时消息以及分享日常的平台。同一个用户往往会进行一个以上的SNS账号注册,以满足使用者所有层面的需求。为了识别出同一用户在不同SNS中的虚拟身份,进行更加精准的用户画像描述,提供个性化的服务以及维持网络秩序,跨社交网络的用户身份识别技术已成为当前的热点问题。

社交网络中的用户名[1-3]、用户昵称[4-6]以及用户生成内容(UGC)信息[7-10]都可以辨别出不同SNS中的同一使用者。但随着用户隐私保护意识的增强,不同社交网络的可访问信息变得越来越分散且不一致,导致这些方法会出现识别精确度低、信息不易获取的问题。在SNS中,用户的关系不易伪造,通常没有两个用户能够共享完全相同的朋友关系；一些社交网站为了给用户提供更好的服务,会公开获取用户关系的接口,使得用户关系的获取变得更加容易。因此,基于用户关系信息的身份识别比其他方法更可靠、更精确。

在现有的研究中,基于用户关系的身份识别主要分为三类：是否基于先验节点、基于多种维度信息以及其他识别方法。

1 基于有、无先验节点的身份识别

现有的多数基于用户关系的识别方法均是有监督或半监督的,这需要事先获得一些匹配相同的用户或种子用户,即先验知识。……