【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于用户对齐，具体涉及一种基于梯度语义属性嵌入的无监督用户对齐方法。
技术介绍
1、社交媒体平台的蓬勃发展和用户在多个平台上活动的趋势突显了数字生态系统的广泛性和动态性，同时也增加了跨平台数据分析的复杂性。用户对齐(user aligment)是在线社交网络分析中的关键过程，也被称为用户身份链接(user identity linkage)或锚点链接预测(anchor link prediction)，旨在识别不同社交平台上的相同个体。用户对齐建立的用户跨平台统一视角可以有效促进社兴趣推荐系统、用户跟踪和情感分析等任务的发展。
2、最初，用户对齐研究主要集中在利用个体档案属性(用户昵称、位置信息、职业等)，生成内容(文章、博客等)或网络结构(关注关系、好友关系等)上。随着时间的推移，逐渐出现了将这些维度整合起来的趋势，这一发展在很大程度上促进了用户对齐任务的进步。尽管取得了这些进展，但现有方法学面临几个关键限制：
3、(1)未能充分解决不同档案类型之间语义强度的变化。这种疏忽导致特征提取不够充分，阻碍了...
【技术保护点】
1.一种基于梯度语义属性嵌入的无监督用户对齐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于梯度语义属性嵌入的无监督用户对齐方法，其特征在于，步骤(d)中所述梯度语义属性划分与嵌入包括梯度语义属性划分的步骤和梯度语义属性嵌入的步骤。
3.根据权利要求2所述的基于梯度语义属性嵌入的无监督用户对齐方法，其特征在于，所述梯度语义属性划分的步骤具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于梯度语义属性嵌入的无监督用户对齐方法，其特征在于，所述梯度语义属性嵌入的步骤包括对弱语义属性进行嵌入、亚语义属性进行嵌入和对强语义属性进行嵌入。
<...【技术特征摘要】
1.一种基于梯度语义属性嵌入的无监督用户对齐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于梯度语义属性嵌入的无监督用户对齐方法，其特征在于，步骤(d)中所述梯度语义属性划分与嵌入包括梯度语义属性划分的步骤和梯度语义属性嵌入的步骤。
3.根据权利要求2所述的基于梯度语义属性嵌入的无监督用户对齐方法，其特征在于，所述梯度语义属性划分的步骤具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于梯度语义属性嵌入的无监督用户对齐方法，其特征在于，所述梯度语义属性嵌入的步骤包括对弱语义属性进行嵌入、亚语义属性进行...
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