Linky：面向多在线社交网络用户身份关联结果的可视化工具
社会与信息网络
2019-02-26 v1
摘要
跨在线社交网络的用户身份关联是近年来引起关注的新兴研究课题。迄今已提出许多用户身份关联方法，其中大多数利用用户资料、内容和网络信息来判断两个社交媒体账号是否属于同一人。在大多数情况下，用户身份关联方法通过执行某些预测任务来评估，结果以若干整体准确率度量呈现。然而，这些方法很少在个体用户层面进行比较，即来自不同在线社交网络的预测匹配（或关联）的用户身份对可在用户资料（如用户名）、内容和网络信息方面进行可视化比较。此类比较对于确定各方法的相对优势与不足至关重要。本工作中，我们提出 Linky，一种可视化分析工具，其提取不同用户身份关联方法在多个在线社交网络上产生的结果，并可视化关联用户身份的用户资料、内容和自我中心网络。Linky 旨在帮助研究者：(a) 在个体用户层面检视关联的用户身份，(b) 比较不同用户关联方法返回的结果，以及 (c) 就用户身份的哪些方面（如资料、内容或网络）促成了用户身份关联结果提供初步的实证理解。
引用
@article{arxiv.1902.08737,
title = {Linky: Visualizing User Identity Linkage Results For Multiple Online Social Networks},
author = {Roy Ka-Wei Lee and Ming Shan Hee and Philips Kokoh Prasetyo and Ee-Peng Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.08737},
year = {2019}
}
备注
2018 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW)