[发明专利]基于合作博弈支持向量机的用户账号关联方法及其装置

权利要求书

1.一种基于合作博弈支持向量机的用户账号关联方法，其特征在于，包含如下步骤：

步骤1、针对候选账号集中源网络账号集和目标网络账号集，采用pairwise算法构建源账号和目标账号之间的偏好顺序集；

步骤2、通过稳定匹配方法对每个账号的偏好顺序集在源网络账号集和目标网络账号集之间进行稳定匹配，得到所有账号之间的关联结果；

步骤1中的采用pairwise算法构建源账号和目标账号之间的偏好顺序集，包含如下内容：

步骤11、候选账号集中源网络用户账号和目标网络用户账号通过两两组合形成账号对，构建账号对集合，将账号对集合划分为训练集合和测试集合；

步骤12、针对训练集合中账号对，采用账号对相似度作为特征向量并通过高斯核支持向量机进行训练，获取训练模型；

步骤13、针对测试集合中账号对，通过训练模型计算测试集合中用户账号和测试集合目标网络中的任一账号所构成的账号对在其标识条件下的后验概率；

步骤14、对后验概率由大至小进行排序，得到用户账号的偏好顺序集。

2.根据权利要求1所述的基于合作博弈支持向量机的用户账号关联方法，其特征在于，步骤12中的采用账号对相似度作为特征向量，包含如下内容：

步骤121、通过主题模型特征提取方法，获取用户账号标签；

步骤122、计算账号对中源账号和目标账号的特征向量两特征向量之间的余弦相似度、交集数，作为账号对的特征向量。

3.根据权利要求1所述的基于合作博弈支持向量机的用户账号关联方法，其特征在于，步骤2包含如下内容：结合稳定匹配方法，通过账号的偏好顺序集，在源网络账号集和目标网络账号集之间进行账号匹配，完成所有用户账号之间的关联，得到最终关联结果集。

4.根据权利要求3所述的基于合作博弈支持向量机的用户账号关联方法，其特征在于，步骤2中的进行账号关联匹配，包含如下内容：

步骤21、通过添加虚拟账号，设定源网络账号集和目标网络账号集具有相同的长度，其中，添加的虚假账号的偏好顺序集为空；

步骤22、判断源网络账号集中是否存在未关联账号，若存在，且该未关联账号的偏好顺序集不为空，则从该未关联账号的偏好顺序集中获取最偏好目标账号，并将最偏好目标账号从该未关联账号的偏好顺序集中移除，执行步骤23；否则，跳转步骤24执行；

步骤23、根据该未关联账号的最偏好目标账号进行账号的匹配关联，并将相应的账号对添加至关联结果集中；

步骤24、返回步骤22进行循环迭代执行，直至源网络账号集中所有账号完成关联匹配，进行步骤25；

步骤25、剔除关联结果集中所有和虚假账号相关联的账号对，完成用户账号关联匹配，得到所有用户账号之间的关联结果集。

5.根据权利要求4所述的基于合作博弈支持向量机的用户账号关联方法，其特征在于，所述的步骤23包含如下内容：判断该未关联账号的最偏好目标账号是否未关联，若是，且该未关联账号在其最偏好目标账号的偏好顺序集中，若满足，则将两个账号匹配，将两者组成的账号对添加至关联结果集中，跳转步骤24执行；否则，判断该未关联账号的最偏好目标账号是否已关联，若是，则获取其关联对象，并判断其偏好顺序集中是否存在该未关联账号，若存在，则判断该未关联账号优先级是否大于关联对象优先级，若是，则解除关联对象与最偏好目标账号的匹配，将两者组成的账号对从关联结果集中移除，并将未关联账号与最偏好目标账号进行匹配关联，将两者组成的账号对添加至关联结果集中，执行步骤24；否则，直接跳转至步骤24执行。

6.根据权利要求3所述的基于合作博弈支持向量机的用户账号关联方法，其特征在于，所述的步骤2还包含：通过引入已知的关联账号作为先验知识，调整用户账号的关联优先级，按照偏好顺序进行用户账号的关联匹配。