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Matching user identities across social networks with limited profile data

Frontiers of Computer Science 2020年第6期14卷 171-184页

作者： Ildar NURGALIEV Qiang QU Seyed Mojtaba Hosseini BAMAKAN Muhammad MUZAMMAL Shenzhen Institutes of Advanced Technology Chinese Academy of SciencesShenzhen 518055China Sberbank Moscow 121170Russia Department of Management Yazd UniversityYazd 89195-741Iran Department of Computer Science Bahria UniversityIslamabad 44000Pakistan

Privacy preservation is a primary concern in social networks which employ a variety of privacy preservations mechanisms to preserve and protect sensitive user information including age,location,education,interests,and *** task of matching user identities across different social networks is considered a challenging *** this work,we propose an algorithm to reveal user identities as a set of linked accounts from different social networks using limited user profile data,i.e,user-name and ***,we propose a framework,ExpandUIL,that includes three standalone al-gorithms based on(i)the percolation graph matching in Ex-pand FullName algorithm,(i)a supervised machine learning algorithm that works with the graph embedding,and(ii)a combination of the two,Expanduserlinkage *** proposed framework as a set of algorithms is significant as,(i)it is based on the network topology and requires only name feature of the nodes,(i)it requires a considerably low initial seed,as low as one initial seed suffices,(ii)it is iterative and scalable with applicability to online incoming stream graphs,and(iv)it has an experimental proof of stability over a real ground-truth *** on real datasets,Instagram and VK social networks,show upto 75%recall for linked ac-counts with 96%accuracy using only one given seed pair.

关键词： social networks user identity linkage graph structure learning,maximum subgraph matching graph percolation

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