【摘 要】
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随着基于位置的社交网络平台的发展,产生的大量含有时空信息的签到数据给用户行为特征研究带来了新机遇。作为最具代表性的研究之一,跨社交平台用户身份匹配推动了用户跨域信息融合,促进了更优质的商业服务和个性化推荐质量,因此引起了广泛的研究关注。然而,在处理时空签到数据时,现有工作大都使用离散化方法,忽略了时空本身的连续性,导致严重的边界效应,影响算法性能。为了解决该问题,本文提出了基于关联位置连续签到模式
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随着基于位置的社交网络平台的发展,产生的大量含有时空信息的签到数据给用户行为特征研究带来了新机遇。作为最具代表性的研究之一,跨社交平台用户身份匹配推动了用户跨域信息融合,促进了更优质的商业服务和个性化推荐质量,因此引起了广泛的研究关注。然而,在处理时空签到数据时,现有工作大都使用离散化方法,忽略了时空本身的连续性,导致严重的边界效应,影响算法性能。为了解决该问题,本文提出了基于关联位置连续签到模式的用户身份匹配算法CP-Link。该算法根据用户空间访问区域的密度分布特点,基于密度峰值聚类方法将用户时空签到划分为符合其行为特征的连续停留区域,区域间相似度根据连续性的动态时间规整计算得出。同时,时空签到信息普遍存在着数据稀疏的挑战,本文提出了基于关联用户的位置频繁模式挖掘模型获取潜在的签到数据,弥补稀疏的签到记录。实验表明,CP-Link的AUC性能指标在现有算法基础上提高了20%,具有较强鲁棒性,并且当关联挖掘模型被攻击时能保持稳定的性能。同时,CP-Link在隐私保护算法防御下依然能有效匹配用户。进一步研究表明,除总体数据稀疏外,部分用户的时空数据还普遍存在较为严重的稀缺特性,即数据量极少的用户占比大,导致算法无法正确匹配到这些数据量极少的用户。本文探索了网络社交关系特性对于跨平台用户身份匹配的增强作用,并提出跨域自我中心网络（Cross Domain Ego-network）轨迹匹配算法Ego MUIL。该方法捕获了社交网络拓扑结构特征,并融合了用户本身及其密切相关用户的时空签到数据。本文将这些特征都集成到一个动态超图中,通过图卷积网络学习用户的向量表示,因此弥补了数据的稀缺性,提升了用户行为描述的唯一性。实验表明Ego MUIL算法在在准确度指标上比现有最先进算法高出30%,在数据稀缺的情况下依旧发挥稳定良好的性能,这也体现了算法的鲁棒性。CP-Link和Ego MUIL的提出极大地促进了整体数据稀疏和局部数据稀缺时的匹配性能,为未来的相关研究提供了新的解决思路。
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