基于信息熵的跨網(wǎng)絡(luò)用戶身份識別算法
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針對主觀分配屬性項權(quán)重的方法忽視了各屬性項在身份匹配的應(yīng)用領(lǐng)域中具有的特殊含義與作用，導(dǎo)致識別準確率低的問題，提出了一種基于信息熵的跨網(wǎng)絡(luò)用戶身份識別算法（IE-MSNUIA）。首先，該算法分析不同屬性項的數(shù)據(jù)類型及物理含義，相應(yīng)地采用不同的相似度計算方法；然后根據(jù)各屬性的信息熵值賦予權(quán)值，進而充分挖掘各屬性的潛在信息；最后融合各個屬性進行決策判定賬號是否匹配。理論分析和實驗結(jié)果表明，與機器學習算法和主觀賦權(quán)算法相比，所提算法的各個性能參數(shù)值均有所提升，在不同數(shù)據(jù)集上的平均準確率可以達到97. 2%，平均召回率達到94.1%，平均綜合性能值達到95. 6%，可以準確地識別出用戶在不同社交網(wǎng)絡(luò)中的多個賬號身份。
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