社交網絡用戶帳戶關聯(lián)系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著社交網絡功能逐漸完善，社交網絡用戶數(shù)量呈現(xiàn)連年增加趨勢，用戶可以使用不同的社交網絡實現(xiàn)不同的需求。不同的社交網絡具有不同的服務功能，各個社交網絡服務商出于安全和利益的考慮，一般不會允許自己的網站用戶帳戶同其他網站的用戶帳戶相關聯(lián)，從而造成了資源不能充分利用。因此，對屬于同一實體用戶的多個用戶帳戶進行關聯(lián)具有重要意義和價值，引起了研究人員的廣泛關注。
　　本論文主要研究利用社交網絡用戶帳戶生成的文本內容數(shù)據(jù)提取用戶行為特征，進而

2、利用用戶帳戶關聯(lián)算法實現(xiàn)對屬于同一實體用戶的多個用戶帳戶進行關聯(lián)。首先對系統(tǒng)的總體結構進行設計，將系統(tǒng)劃分為兩部分，即數(shù)據(jù)獲取子系統(tǒng)和用戶帳戶關聯(lián)子系統(tǒng)。然后依次對數(shù)據(jù)獲取子系統(tǒng)和用戶帳戶關聯(lián)子系統(tǒng)進行設計與實現(xiàn)，重點對網絡爬蟲的設計，用戶行為特征的提取以及用戶帳戶關聯(lián)算法的改進進行了研究。最后通過實驗對系統(tǒng)進行測試，并對系統(tǒng)輸出結果進行分析。本論文的工作重點包括以下三個方面：
　　（1）設計了一款具有動態(tài)操作功能、增強型頁面解析

3、功能和高效數(shù)據(jù)庫訪問功能的能夠快捷、方便的爬取社交網站上用戶帳戶生成文本內容的網絡爬蟲。
　?。?）基于N-Gram提出了新的語言書寫特征；并對語言書寫特征進行篩選，過濾掉冗余特征，提高了系統(tǒng)的處理速度和健壯性。
　?。?）提出了一種基于單類分類器的社交網絡用戶帳戶關聯(lián)算法，并對所提出的算法進一步改進，提高了系統(tǒng)的實用性和準確性。
　　最后，通過爬取社交網站Google+、Twitter和Facebook上用戶帳戶數(shù)據(jù)