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分析识别社交网络用户敏感信息，有利于从技术上量化隐私泄露程度，进行隐私保护。针对现有用户属性识别方法需要对用户属性取值进行强假设的问题，结合RL迭代分类框架，扩展wvRN关系识别方法，提出了一种基于用户文本和社交链接的用户敏感属性迭代识别方法。通过卷积神经网络提取用户文本特征基于文本进行识别，并结合邻居结点基于关系进行迭代识别，不仅弱化了对用户属性的假设，同时也提高可用性。实验结果表明，通过在社交网络中获取少量的标注数据，并对迭代识别方法设置合理的参数值，可以获得较好的用户敏感属性识别结果。