[发明专利]一种异构社交网络位置实体锚链接识别方法

权利要求书

1.一种异构社交网络位置实体锚链接识别方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：

步骤一、对两个异构社交网络G₁和G₂中位置的位置名进行相似度判定；

步骤二、对两个异构社交网络G₁和G₂中位置的经纬度进行相似度判定；

步骤三、对两个异构社交网络G₁和G₂中位置的位置相关用户评论进行相似度判定；

步骤四、对两个异构社交网络G₁和G₂中位置的位置相关用户访问时间进行相似度判定；

步骤五、利用锚链接用户与位置的关联性，强化位置锚链接的识别，实现两个异构社交网络G₁和G₂中锚链接用户访问位置关联关系识别；

在G₁和G₂中，判断用户u是否访问过位置，并将用户u访问过位置所对应的矩阵的值置为1，将用户u未访问过位置所对应的矩阵的值置为0(x＝1或x＝2)，最后根据公式(9)，计算两个异构社交网络下锚链接用户访问的位置相似度；

其中，和分别表示两个异构社交网络中用户与位置的关系，用户锚链接矩阵的值由0或1表示，当二者有锚链接时，则用1表示，对于没有锚链接的用户，矩阵对应值为0，并且用户锚链接为一对一，因此矩阵的每行每列只有一个1；

步骤六、从位置属性和锚链接用户位置关联关系两个方面刻画位置实体，构建多组二维矩阵Mⁿ、M^h、M^d、M^t和N分别表示基于位置名、经纬度、位置相关的用户评论、位置相关的用户访问时间和锚链接用户位置关联关系进行识别产生的结果并计算基于位置属性和锚链接用户位置关联关系的位置相似度；

步骤七、采用二分图的方式解决通过位置属性和锚链接用户位置关联关系产生的位置与位置之间多对多的问题，并通过KM算法实现位置锚链接的最佳匹配。

2.根据权利要求1所述的异构社交网络位置实体锚链接识别方法，其特征在于所述步骤一中，位置名相似度的计算公式如下：

其中，表示为G₁中位置的位置名，表示G₂中位置的位置名，为矩阵Mⁿ中位置和基于位置名的相似度判定方法的相似值。

3.根据权利要求1所述的异构社交网络位置实体锚链接识别方法，其特征在于所述步骤二中，经纬度相似度的计算公式如下：

其中，R表示地球半径，Δγ为两个异构社交网络中位置的经度差值，分别表示G₁中位置的纬度和经度以及G₂中位置的纬度和经度，为矩阵M^h中位置和基于经纬度的相似度判定方法的相似值。

4.根据权利要求1所述的异构社交网络位置实体锚链接识别方法，其特征在于所述步骤三中，位置相关用户评论相似度的计算公式如下：

其中，α为两个异构社交网络G₁和G₂中位置评论词语集合的公共词语，N表示两个网络下位置总数量，N_α表示为评论中含有单词α的位置总数量，表示公共词语α在G₁网络下出现的次数，表示公共词语α在G₂网络下出现的次数，l_c为G₂网络下位置评论的单词集合的长度，表示所有单词结合的平均长度，k₁、k₂、b是调节因子，为异构社交网络G₁中位置相关的用户评论，为异构社交网络G₂中位置相关的用户评论，为矩阵M^d中位置和基于位置相关的用户评论的相似度判定方法的相似值。

5.根据权利要求4所述的异构社交网络位置实体锚链接识别方法，其特征在于所述k₁、k₂、b的范围在(0,1)之间。