社交网络对齐

作者简介

张忠宝，长期从事社交网络分析、大数据处理领域研究工作。在该领域，创新性地提出了一系列针对静态和动态场景、用户和社区粒度的社交网络对齐方法，提出了一系列基于融合的跨社交网络用户画像和分析方法，并研发了一个社交网络对齐与分析平台。该平台在相关领域得到了重要应用，实现了跨社交网络账号的关联和融合分析，获得了有关部门的肯定和认可。申请人以第一或通信作者身份发表CCF A类论文8篇。作为课题负责人主持国家重点研发计划项目课题1项，主持国家自然科学基金项目2项，包括联合基金培育项目1项（大数据环境下的人物身份消歧与融合算法，U1936103）和青年基金项目1项（动态环境下的虚拟网络映射方法研究，61602050），以主研人参与国家重点研发计划课题、国家自然科学基金创新研究群体项目和国家自然科学基金重点项目各1项。 申请人取得的主要研究成果有：1）在静态社交网络对齐方面，提出了一种鲁棒的、可充分利用多社交网络信息的用户对齐方法，实现了多个社交网络间高效率、高准确率的用户对齐（IJCAI 2018、TKDE 2021）；2）在动态用户对齐方面，提出了一种基于循环神经网络的社交网络用户对齐方法和一种基于用户行为分析的社交网络用户对齐方法，提高了对齐的准确率（IJCAI 2020、AAAI 2021、AAAI 2022）；3）在知识图谱表示方面，提出了一种基于狄利克雷分布的知识图谱表示方法，提升了表示的准确性（WWW 2022）。 在社会服务方面，担任中国计算机学会服务计算专委会秘书处成员，中国人工智能学会委员，中国计算机学会大数据专委会通讯委员。担任IEEE TKDE、AAAI、IEEE TNSM、Information Science、Computer Network、Globecom、ICC等20余个知名国际期刊审稿人/PC member。

内容简介

1.作者所在学校具有深厚的计算机技术传承，所在实验室为网络与交换技术国家重点实验室。 2.目前市场社交网络书籍空白很大，在社交网络对齐方向还没有相关的学术专著，对丰富社交网络理论体系具有重要的意义。 3.理论与实际案例结合紧密，在系统详细地介绍5种社交网络对齐方法的模型、算法、实验的基础上，结合常见的用户推荐、虚假新闻监测等应用，分析如何在实际中运用上述理论。