研究不同在线社交网络中的用户足迹
社会与信息网络
2013-01-30 v1
摘要
随着在线社交媒体服务的日益普及和使用，人们现在在 Facebook、LinkedIn、Twitter 和 YouTube 等多个多样化服务上拥有账户（有时是多个）。利用这些社交媒体服务中公开可用的信息，可以构建任何用户的数字足迹。生成此类数字足迹对于个性化、个人资料管理以及检测用户恶意行为非常有用。分析用户在线数字足迹的一个非常重要的应用是保护用户免受因海量公开用户信息而引发的潜在隐私和安全风险。我们通过 Social Graph API、FriendFeed 和 Profilactic 提取了不同社交网络上的用户身份信息；我们整理了自己的数据集以创建用户的数字足迹。我们利用用户名、显示名称、描述、位置、个人资料图像和连接数量来生成用户的数字足迹。我们应用了特定上下文的技术（例如 Jaro Winkler 相似度、基于 Wordnet 的本体）来衡量不同社交网络上用户资料的相似性。我们特别关注了 Twitter 和 LinkedIn。在本文中，我们展示了应用自动分类器来消歧属于同一用户但来自不同社交网络的资料的分析与结果。研究发现，UserID 和 Name 是消歧用户资料最具判别力的特征。使用最有希望的特征集和相似度度量，我们分别达到了 98% 的准确率、99% 的精确率和 96% 的召回率。
引用
@article{arxiv.1301.6870,
title = {Studying User Footprints in Different Online Social Networks},
author = {Anshu Malhotra and Luam Totti and Wagner Meira and Ponnurangam Kumaraguru and Virgilio Almeida},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.6870},
year = {2013}
}
备注
The paper is already published in ASONAM 2012