基于信息熵的跨網絡用戶身份識別算法
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針對主觀分配屬性項權重的方法忽視了各屬性項在身份匹配的應用領域中具有的特殊含義與作用，導致識別準確率低的問題，提出了一種基于信息熵的跨網絡用戶身份識別算法（IE-MSNUIA）。首先，該算法分析不同屬性項的數據類型及物理含義，相應地采用不同的相似度計算方法；然后根據各屬性的信息熵值賦予權值，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。理論分析和實驗結果表明，與機器學習算法和主觀賦權算法相比，所提算法的各個性能參數值均有所提升，在不同數據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絡中的多個賬號身份。
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