[发明专利]跨社交网络的账号关联方法及系统

权利要求书

1.一种跨社交网络的账号关联方法，其特征是，包括以下步骤，

分别获取不同社交网络平台处的账号以及每个账号对应的多维度属性信息；

将位于不同社交网络平台处两个账号的多维度属性信息分别进行多维度的相似性计算，并生成计算结果，计算结果为关联结果或不关联结果中的任意一个；

若计算结果为关联结果，则将位于不同社交网络平台处的两个账号关联；

若计算结果为不关联结果，则将位于不同社交网络平台处两个账号不关联；

所述的多维度属性信息至少包括第一维度属性信息及第二维度属性信息；

所述将位于不同社交网络平台处两个账号的多维度属性信息分别进行多维度的相似性计算，并生成计算结果的步骤还包括：

计算不同社交网络平台处两个账号的第一维度属性信息的相似度，生成第一指标；

计算不同社交网络平台处两个账号的第二维度属性信息的相似度，生成第二指标；

对第一指标及第二指标进行综合相似度计算并生成计算结果；

在所述若计算结果为不关联结果，则将位于不同社交网络平台处两个账号不关联的步骤后还包括在以下步骤：

获取结果为不关联结果的两个账号，以及根据若干维度属性信息计算过相似度后的若干指标；

将所有所述的指标进行修正计算并生成修正结果，如果修正的结果大于一阈值则将所述不关联的两个账号进行关联；

所述的修正计算包括：

所述指标存在k个，分别为X1，X2，......，Xk，在其中一个指标Xi下有n种不同的状态，即Xi＝xi1，xi2，......，xin；每种状态的概率分布如公式1所示；

P(x_ij)＝p_ij (j＝1，2，……，n) (1)

评估指标Xi的信息熵如公式2所示；

通过信息熵确定的熵权与信息熵成反比，故Xi的熵权如公式3所示；

综合k个评估指标的熵权确定Xi的最终权重，如公式4所示；

两个账号在不同维度属性信息下共有n种相似度计算的指标，通过信息熵生成融合k个相似度计算指标结果的综合相似度计算方法如公式5所示；

Sim为修正结果；si表示在第i种相似度计算方法下的两个账号指标的值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，

所述多维度属性信息分别包括：

用户名属性信息、地理位置属性信息、个人描述属性信息、头像属性信息中的任意两个或多个。