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隨著互聯網的普及和不斷發展，用戶通過多個社交網絡進行社交活動，使用社交網絡帶來的豐富內容和服務．通過識別出不同社網上的同一用戶，可以有助于進行用戶推薦、行為分析、影響力最大化，因而顯得尤為重要．已有方法主要基于用戶的結構特征和屬性特征來識別匹配用戶，大多僅考慮局部結構，并且受已知匹配用戶數量的限制．基于此，本文提出了一種基于全視角特征結合眾包的跨社交網絡用戶識別方法（OCSA）．首先，利用眾包來提高已知匹配用戶的數量，接著，應用全視角特征評價用戶的相似度，以提升用戶匹配的準確性，最后，利用兩階段的迭代式匹配方法完成用戶識別工作．實驗結果表明該文提出的算法可顯著提高用戶識別的召回率和準確率。并解決了已知匹配用戶數量不足時的識別問題．
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