跨网络用户身份识别：基于隐藏标签节点挖掘的HLNM-UI算法

"论文研究-基于隐藏标签节点挖掘的跨网络用户身份识别.pdf" 本文是关于跨网络用户身份识别的研究，其核心在于提出了一种新的算法——基于隐藏标签节点挖掘的跨网络用户身份识别（HLNM-UI）。随着社交媒体的快速发展，用户在多个网络平台上的活动日益频繁，这使得跨网络用户身份识别成为一个重要的研究领域，对于网络安全和商业应用具有重大意义。 传统的基于自中心网络环境（Ego-UI）的算法在处理这个问题时，往往存在标签节点利用率不高的问题。为了解决这一问题，HLNM-UI算法创新性地引入了社团聚类信息。首先，它通过社团聚类方法来增强待匹配节点的特性，使得每个节点不仅包含自身的属性信息，还包含了其所在社团的集体特征。这样，即使两个节点的直接属性相似度不高，也可以通过它们在社团中的位置关系来判断其可能的关联性。 接下来，HLNM-UI算法通过挖掘隐藏的标签节点，这些节点虽然在原始网络中并不显眼，但它们与其它节点的连接关系可能蕴含着重要的身份识别线索。这些隐藏标签节点被添加到自中心网络中，进一步提升了网络中关系信息的利用效率。通过分析这些隐藏标签节点与其他节点的联系，可以更准确地识别待匹配节点之间的相似性。 在确定了节点的相似性之后，HLNM-UI算法利用标签节点进行最佳匹配搜索。标签节点作为已知身份的参照点，帮助算法找到最有可能对应同一用户的不同网络中的节点。通过迭代运算，算法逐步扩展匹配范围，最终实现对全网络所有节点的身份识别。 实验部分，作者在多种人工随机网络和真实社交网络上对比了HLNM-UI算法与基于自中心网络的现有算法。结果显示，HLNM-UI算法在召回率和F1值上有显著优势，这意味着它在识别正确率和平衡准确率方面表现更优。 这篇论文的研究成果不仅在理论层面丰富了跨网络用户身份识别的理论框架，也为实际应用提供了更高效的方法。考虑到网络安全和隐私保护的重要性，这种改进的识别算法有望在社交媒体分析、广告定向、欺诈检测等多个领域发挥重要作用。