社會網(wǎng)絡的關聯(lián)用戶挖掘方法

　　現(xiàn)階段大多數(shù)社會網(wǎng)絡的研究都集中于單一的社會網(wǎng)絡內(nèi)部，社會網(wǎng)絡融合為社會計算等各項研究提供更充分的用戶行為數(shù)據(jù)和更完整的網(wǎng)絡結構，從而更有利于人們通過社會網(wǎng)絡理解和挖掘人類社會，具有重要的理論價值和實踐意義．準確、全面、快速地關聯(lián)用戶挖掘，是大型社會網(wǎng)絡融合的根本問題．社會網(wǎng)絡中的關聯(lián)用戶挖掘旨在通過挖掘不同社會網(wǎng)絡中同屬于同一自然人的不同賬號，從而實現(xiàn)社會網(wǎng)絡的深度融合，近年來已引起人們的廣泛關注．然而，社會網(wǎng)絡的自身數(shù)據(jù)量大、用戶屬性相似、稀疏且存在虛假和不一致等特點，給關聯(lián)用戶挖掘帶來了極大的挑戰(zhàn)．分析了面向社會網(wǎng)絡融合的關聯(lián)用戶挖掘所存在的困難，從用戶屬性、用戶關系及其綜合這3個方面梳理了當前關聯(lián)用戶挖掘的研究現(xiàn)狀．最后，總結并展望了關聯(lián)用戶挖掘的研究方向．