基于时空Transformer-Encoder的跨社交网络用户匹配方法
User matching method for cross social networks based on spatial-temporal transformer-encoder
西南科技大学 信息工程学院, 四川 绵阳 621010
摘要
针对目前基于签到时空数据的跨社交网络用户匹配方法未充分利用时空信息之间的耦合关系，导致时空数据特征提取困难，匹配准确率下降。该文提出了一种基于时空Transformer-Encoder的跨社交网络用户匹配方法。该方法通过网格映射将签到时空信息转换为序列数据，生成签到序列；利用序列嵌入层将离散的签到序列映射到连续高维空间；然后借助多头注意力机制和卷积神经网络提取高维签到特征，并利用卷积神经网络实现优化多头注意力模块权重变换和特征融合；最后利用前馈神经网络实现分类，输出用户匹配得分。在两组真实社交网络用户数据集进行大量用户匹配实验，与现有方法相比，准确率提升了0.40%-10.53%，f1值提升了0.43%-9.5%。这验证了所提方法能够有效提取用户签到耦合特征，并提高用户匹配的性能。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(智能网联汽车社交隐私保护与信任管理机制(62071170)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0146
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第12期
发布历史
[2024-09-06] 优先出版
引用本文
张洋, 马强. 基于时空Transformer-Encoder的跨社交网络用户匹配方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0146. (Zhang Yang, Ma Qiang. User matching method for cross social networks based on spatial-temporal transformer-encoder [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (12). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0146. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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