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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种跨社交网络用户对齐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115221956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210830120.9，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种跨社交网络用户对齐方法是由刘立;陈鹏钢;王重阳;王华钦;孙磊设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨社交网络用户对齐方法在说明书摘要公布了：本发明属于图神经网络分析领域，具体涉及一种跨社交网络用户对齐方法，具体包括：从两个社交网络中获取用户节点，进行节点标签初始化；标签初始化后进行节点标签的传播与映射；标签的传播与映射后节点进行向量的表示学习，完成向量表示更新；利用损失函数拉近更新后的非锚节点的向量表示，同时拉近相同标签的节点余弦距离，完成跨社交网络用户对齐。本发明设计了本方法中的标签传播规则，使得在对齐过程中，锚节点不停会播自身信息和映射达到收敛，同时与节点嵌入表示学习交替进行，学习每个用户节点在向量空间中的表示，使得本方法在跨社交网络用户对齐时保持精准匹配表现。

本发明授权一种跨社交网络用户对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种跨社交网络用户对齐方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：从两个社交网络中获取用户节点，将两个社交网络中已经确定为同一用户的用户节点称为anchor节点，还未确定的用户节点称为非anchor节点； S2：将anchor节点初始化为特异性的标签，将非anchor节点初始化为0标签； S3：给每个非anchor节点分配一个元组，所述元组包括节点自身的标签和一个标签列表； S4：每个非anchor节点开始聚合邻居节点的标签，当聚合到0标签，则忽略，当聚合到特异性标签，则添加到非anchor节点的元组的标签列表中，聚合完成后节点的元组形成一个聚合向量； S5：根据聚合向量计算非anchor节点的标签相似度，选取相似度高的标签作为非anchor节点的标签信息； S6：重复S4-S5直到非anchor节点的元组中不再有新的标签产生； S7：将两个不同的社交网络合并，不再有新的标签产生的非anchor节点进行向量的表示学习，并更新向量表示； S8：根据更新后的向量表示计算非anchor节点的相似度，将相似度最高的两个非anchor节点对齐。

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