基于合并子图的双通道跨网络用户身份识别

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摘要： 跨社交网络的用户身份识别（UIL）的本质是通过各种方法发现跨社交平台上的同一用户或者实体. 现有方法的最新思路主要是对网络中节点的各种结构或属性特征进行聚合，然后构建相应的深度学习模型，学习相同用户在不同网络中特征的相似性，以此来实现不同网络中相同用户的对齐. 但是大多数方法较少考虑用户的属（剩余17361字）

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