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Incremental user Identification Across Social Networks Based on user-guider similarity index

Journal of Computer Science & Technology 2022年第5期37卷 1086-1104页

作者：寇月李冬申德荣聂铁铮于戈 School of Computer Science and Engineering Northeastern UniversityShenyang 110004China School of Information Liaoning UniversityShenyang 110036China

Identifying accounts across different online social networks that belong to the same user has attracted extensive ***,existing techniques rely on given user seeds and ignore the dynamic changes of online social networks,which fails to generate high quality identification *** order to solve this problem,we propose an incremental user identification method based on user-guider similarity index(called CURIOUS),which efficiently identifies users and well captures the changes of user features over ***,we first construct a novel user-guider similarity index(called USI)to speed up the matching between *** we propose a two-phase user identification strategy consisting of USI-based bidirectional user matching and seed-based user matching,which is effective even for incomplete ***,we propose incremental maintenance for both USI and the identification results,which dynamically captures the instant states of social *** conduct experimental studies based on three real-world social *** experiments demonstrate the effectiveness and the efficiency of our proposed method in comparison with traditional *** with the traditional methods,our method improves precision,recall and rank score by an average of 0.19,0.16 and 0.09 respectively,and reduces the time cost by an average of 81%.

关键词： user identification social network user-guider similarity index incremental maintenance

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