CN112084373A - 一种基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，其特征在于：1)通过用户名和社会角色计算用户属性的相似度；2)通过随机游走算法获得异构网络的节点序列，分析节点之间的相互关系；3)利用嵌入算法，对节点序列计算得到网络的嵌入表示；4)根据用户的属性相似度以及结构特征，训练多层神经网络对齐用户。本发明所公开的基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法可用于在线社交网络的用户对齐，在推荐***、人物画像补全等多个领域具有重要应用，算法的计算复杂度低，可在网络中快速对齐相同用户，对真实数据适用性强。

Description

一种基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法
技术领域
本发明属于社交媒体数据挖掘领域，特别涉及一种基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法。
背景技术
在线社交网络已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，几乎每个人都在使用在线社交网络来联系朋友，多种社交网络为我们提供了不同类型的服务，例如Twitter、Facebook、YouTube等。人们会被不同社交网络提供的不同功能所吸引，例如，一个用户登录Instagram以便与他的朋友共享照片，并使用Twitter与其他人共享观点和情感。为了满足不同层次的社交需求，一个用户会在多家社交平台注册账号，美国的一项调查显示，三分之二的在线成年人(66％)使用社交媒体平台与朋友，家人和商业伙伴保持联系。
对齐多源异构网络的用户引起了学术界和工业界极大的关注，因为它可以提供用户个人资料的全面视图，会使多种应用从中受益。例如，如果我们可以正确地将不同的社交网络集成在一起，则可以为每个用户创建一个集成的个人信息文件，并建立更好的用户兴趣模型。将电子商务***和社交媒体平台的用户正确链接，则可以使产品推荐从电子商务***到社交媒体平台。
尽管许多平台都为用户提供了具有统一帐户ID的界面，但仍有大量用户倾向于针对不同平台使用隔离帐户，因为很多人可能会考虑安全性或匿名性。如何判断不同社交网络中的用户身份相似度，是一项研究重点。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点，针对社交网络中用户身份虚拟化、匿名性的问题，本发明的目的在于提供一种基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，能够在多个大规模社交网络间的用户实现快速、精确的用户身份对齐。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，包括以下步骤：
步骤1：多源异构社交网络数据预处理
将社交网络的用户表示为节点，用户之间的好友或关注关系表示为边，构建无向无权图的拓扑图G＝(V,E)，其中V为社交网络中节点的集合，E为拓扑图G中的边的集合，统计每个节点的邻居数量。
步骤2：基于用户的属性信息计算跨社交网络间用户的用户名相似度和社会角色相似度，并将用户名相似度和社会角色相似度合并计算作为用户属性相似度，具体包括以下步骤：
步骤2.1：通过莱文斯坦距离计算跨社交网络间的用户名相似度，即两个用户名字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。允许的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符、***一个字符以及删除一个字符。
步骤2.2：使用PageRank算法计算每个用户的得分，对该得分进行排序，前1％的节点标记为大V用户，前10％的其他节点标记为活跃用户，其余节点标记为普通用户。
步骤2.3，将用户名相似度和社会角色相似度拼接计算作为用户属性相似度。
步骤3：对拓扑图G的所有节点执行随机游走算法，获得网络的结构信息以及每个节点的上下文信息，并训练得到网络的嵌入表示，具体包括以下步骤：
步骤3.1，对拓扑图G中的所有节点进行多次固定长度的随机游走，记录遍历节点序列；
步骤3.2，以滑动窗口的方式遍历随机游走的顶点序列，在每个窗口内，中心顶点作为输入，其他节点作为中心顶点的上下文；
步骤3.3，针对当前中心顶点，使用上下文的目标函数更新当前顶点的D维嵌入表示，从而学得每个中心顶点的嵌入表示。
步骤4：将跨网络的用户对的用户属性相似度以及该用户对中的两个用户的结构特征拼接作为输入特征，根据已知的锚节点，训练多层神经网络以对齐社交网络用户，具体包括以下步骤：
步骤4.1：构造神经网络模型，将跨网络的用户对的用户属性相似度以及该用户对中的两个用户的结构特征拼接作为输入特征，神经网络的输出为一个二维向量，[1,0]代表该用户对为同一用户，[0,1]则表示用户对为不同用户，中间含有一层高维隐含层，使用softmax函数将输出映射到[0，1]范围内，构造损失函数：
Figure BDA0002619494590000031
其中，y代表样本的真实结果，
Figure BDA0002619494590000032
代表样本的预测结果
步骤4.2：将已知的锚节点作为正样本，通过随机抽取的方法构造负样本用户对，按照正负样本1：1来训练多层神经网络。使用随机梯度下降法优化目标网络，设置学习率λ＝0.001，每一个训练批次50个样本，经过多轮训练后数据达到拟合。
步骤4.3：将未知样本输入到训练完成的模型中，得到身份对齐的用户对，进而对齐两个网络。
进一步地，所述步骤3.1中，对拓扑图G中所有节点进行γ次随机游走，对于每一次，打乱G中节点的顺序，从初始节点出发进行t步随机游走，每次随机游走的目标节点均为当前节点的邻居节点中等概率选取的一个节点，记录初始节点和每次游走的目标节点，得到遍历节点序列。
所述步骤3.2中，窗口的大小为W，依次将每个节点作为中心顶点，前后W个节点作为该中心顶点的上下文；
所述步骤3.3中，将中心顶点以及上下文节点作为输入，更新中心顶点的嵌入表示，进而得到拓扑图G中每一个节点的嵌入表示。
本发明中，嵌入向量表示的预设长度d＝64，窗口大小的预设长度w＝5。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明仅通过社交网络中用户的属性信息和网络拓扑结构信息进行跨网络间的用户对齐，数据易于获取，不需要额外涉及隐私的用户信息，适用于在大多数社交网络中用户对齐。
(2)本发明通过用户名、社会角色等方面比较用户的属性相似度，通过随机游走进行图嵌入的方法提取网络拓扑信息，充分考虑了社交网络中用户的特点，从而使本发明提取的特征更加有效。
(3)本发明使用多层神经网络对齐跨网络间用户，经过训练可以学得任意两个社交网络之间的特殊关系，使该方法可以扩展到任意两个网络，并获得更高的准确度。
附图说明
图1为本发明基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法流程示意图
图2为根据随机游走进行图嵌入的步骤示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例详细说明本发明的实施方式。
本发明为一种基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法。
其中，图嵌入是将属性图转换为向量或向量集，嵌入的向量能够捕获图的拓扑结构、顶点到顶点的关系以及关于图、子图和顶点的其他相关信息。更多的属性嵌入编码可以在以后的任务中获得更好的结果。
本发明基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，是通过图嵌入以及神经网络等多种方法，来实现多个社交网络中的用户对齐，在推荐***、人物画像补全、链路预测等多种应用具有重要意义。
如图1所示，本发明具体包括以下步骤：
步骤S1：在线社交网络数据预处理；
本实施例中的在线社交网络数据集来源于http://www.apexlab.org/datasets/8，选取该数据集中的微博-豆瓣数据集进行实验，该数据集是包括141614名微博用户和这些用户间关注或被关注的6,280,561条关系，以及豆瓣141614名用户和2,700,602条好友关系，去除好友关系较少以及孤立散点的用户。其中，豆瓣删除好友关系小于5的节点，微博删除粉丝和关注小于30的节点，得到豆瓣59,033个节点1,277,548条边，微博46,208个节点2,081,109条边,另外有30,095个对齐用户。
将社交网络的用户表示为节点，用户之间的好友或关注关系表示为边，构建无向无权的拓扑图G＝(V,E)，其中V为社交网络中节点的集合，E为拓扑图G中的边的集合。
步骤S2：基于用户的属性信息计算跨社交网络间用户相似度，用户属性相似度的计算具体包括以下步骤：
步骤S201：通过莱文斯坦距离计算用户名相似度，即两个用户名字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。允许的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，***一个字符，删除一个字符，两个用户名字符串的变换过程如表1所示。对齐用户的莱文斯坦距离统计如表2所示，同一用户在不同网络中的用户名极为相似。
表1
Figure BDA0002619494590000051
表2
Figure BDA0002619494590000052
Figure BDA0002619494590000061
步骤S202：分别使用PageRank算法计算两个社交网络中每个用户的得分，对该得分进行排序，前1％的节点标记为大V用户，前10％的其他节点标记为活跃用户，其余节点标记为普通用户。
步骤S203：将用户名相似度和社会角色相似度拼接作为用户属性相似度，用户属性相似度共占据64维特征。
步骤S3：对拓扑图G的所有节点执行随机游走算法，获得网络的结构信息以及每个节点的上下文信息，并训练得到网络的嵌入表示，如图2所示，具体包括以下步骤：
步骤S301：对拓扑图G中所有节点进行10次随机游走，对于每一次，打乱G中节点的顺序，从初始节点出发进行40步随机游走，每次随机游走的目标节点均为当前节点的邻居节点中等概率选取的一个节点，记录初始节点和每次游走的目标节点，得到遍历节点序列。
步骤S302：以滑动窗口的方式遍历随机游走的顶点序列，窗口的大小为5，在每个窗口内，中心顶点作为输入，其他节点作为中心顶点的上下文。
步骤S303：将中心顶点以及上下文节点作为输入，更新该节点的64维嵌入表示，经过所有节点训练后，得到拓扑图G中每一个节点的嵌入表示。
步骤S4：将跨网络的用户对的属性相似度，以及两个用户的结构特征拼接作为输入特征，根据已知的锚节点，训练一个多层神经网络来对齐社交网络用户，具体包括以下步骤：
步骤S401：构造神经网络模型，将跨网络的用户对的64维属性相似度，以及两个用户的结构特征拼接总共192维特征作为输入特征，神经网络的输出为一个二维向量，[1,0]代表该用户对为同一用户，[0,1]则表示用户对为不同用户，中间含有一层320维隐含层，RELU作为激活函数，使用softmax函数将输出映射到[0，1]范围内，构造损失函数：
Figure BDA0002619494590000071
步骤S402：将已知的30095个锚节点作为正样本，通过随机抽取的方法构造同样数量的负样本用户对，训练集：测试集为5：1，正负样本按照1：1来训练多层神经网络。使用随机梯度下降法优化目标网络，设置学习率λ＝0.001，每一个训练批次50个样本，经过多轮训练后数据达到拟合。
为了检验在本实施例中本发明所提出的基于多源异构网络的用户对齐方法的效果，在本实施例中所设定的测试集进行了测试，整个数据集中包含2500个正样本以及2500个负样本，在测试集上计算precision、recall作为评价指标。
precision是针对预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。即有两种可能，一种是把正类预测为正类(TP)，另一种是把负类预测为正类(FP)，也就是：
Figure BDA0002619494590000072
recall是针对原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确。即有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)，也就是：
Figure BDA0002619494590000073
本次实施例的实验结果如下：
测试集的精确率值稳定在0.8943，召回率稳定在0.8454，如表3所示。
表3
评价指标 实验结果
precision 0.8943
recall 0.8454
该实验结果表明本发明所提出的基于多源异构网络的用户对齐方法可以在在线社交网络中实现用户对齐并取得很好的效果。本发明可用于在线社交网络的用户对齐，在推荐***、人物画像补全等多个领域具有重要应用，算法的计算复杂度低，可在网络中快速对齐相同用户，对真实数据适用性强。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (7)

1.一种基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，多源异构社交网络数据预处理，将社交网络的用户表示为节点，用户之间的好友或关注关系表示为边，构建无向无权的拓扑图G＝(V,E)，其中V为社交网络中节点的集合，E为拓扑图G中的边的集合，统计每个节点的邻居数量；
步骤2，基于用户的属性信息计算跨社交网络间用户的用户名相似度和社会角色相似度，并将用户名相似度和社会角色相似度拼接计算作为用户属性相似度；
步骤3，对拓扑图G的所有节点执行随机游走算法，获得网络的结构信息以及每个节点的上下文信息，并训练得到网络的嵌入表示；
步骤4，将跨网络的用户对的用户属性相似度以及该用户对中的两个用户的结构特征拼接作为输入特征，根据已知的锚节点，训练多层神经网络以对齐社交网络用户。
2.根据权利要求1所述基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，其特征在于，所述步骤2的具体方法为：
步骤2.1，通过莱文斯坦距离计算跨社交网络间的用户名相似度，即两个用户名字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，允许的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符、***一个字符以及删除一个字符；
步骤2.2，使用PageRank算法计算每个用户的得分，对该得分进行排序，前1％的节点标记为大V用户，前10％的其他节点标记为活跃用户，其余节点标记为普通用户；
步骤2.3，将用户名相似度和社会角色相似度拼接计算作为用户属性相似度。
3.根据权利要求1所述基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，其特征在于，所述步骤3的具体方法为：
步骤3.1，对拓扑图G中的所有节点进行多次固定长度的随机游走，记录遍历节点序列；
步骤3.2，以滑动窗口的方式遍历随机游走的顶点序列，在每个窗口内，中心顶点作为输入，其他节点作为中心顶点的上下文；
步骤3.3，针对当前中心顶点，使用上下文的目标函数更新当前顶点的D维嵌入表示，从而学得每个中心顶点的嵌入表示。
4.根据权利要求3所述基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，其特征在于，所述步骤3.1中，对拓扑图G中所有节点进行γ次随机游走，对于每一次，打乱G中节点的顺序，从初始节点出发进行t步随机游走，每次随机游走的目标节点均为当前节点的邻居节点中等概率选取的一个节点，记录初始节点和每次游走的目标节点，得到遍历节点序列；
所述步骤3.2中，窗口的大小为W，依次将每个节点作为中心顶点，前后W个节点作为该中心顶点的上下文；
所述步骤3.3中，将中心顶点以及上下文节点作为输入，更新中心顶点的嵌入表示，进而得到拓扑图G中每一个节点的嵌入表示。
5.根据权利要求3或4所述基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，其特征在于，所述窗口大小W的预设长度为5。
6.根据权利要求3或4所述基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，其特征在于，所述嵌入表示的预设长度d＝64。
7.根据权利要求1所述基于图嵌入的多源异构网络用户对齐方法，其特征在于，所述步骤4的具体方法为：
步骤4.1，构造神经网络模型，将跨网络的用户对的用户属性相似度以及该用户对中的两个用户的结构特征拼接作为输入特征，神经网络的输出为一个二维向量，[1,0]代表该用户对为同一用户，[0,1]则表示该用户对为不同用户，中间含有一层高维隐含层，使用softmax函数将输出映射到[0，1]范围内，构造损失函数L，
Figure FDA0002619494580000031
其中y代表样本的真实结果，
Figure FDA0002619494580000032
代表样本的预测结果；
步骤4.2，将已知的锚节点作为正样本，通过随机抽取的方法构造负样本用户对，按照正负样本1：1来训练多层神经网络，使用随机梯度下降法优化目标网络，设置学习率λ＝0.001，每一个训练批次50个样本，经过多轮训练后数据达到拟合；
步骤4.3，将未知样本输入到训练完成的模型中，得到身份对齐的用户对，进而对齐两个网络。
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