北京计算机技术及应用研究所王斌获国家专利权
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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种基于混合扩展认知特征的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：CN119939265B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411956952.0，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于混合扩展认知特征的跨社交网络用户对齐方法是由王斌;张亦弛;吴桐;吴朝雄;陈志浩;王哲设计研发完成，并于2024-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于混合扩展认知特征的跨社交网络用户对齐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于混合扩展认知特征的跨社交网络用户对齐方法，属于人工智能、社交网络数据挖掘技术领域。本发明采用大语言模型扩展社交网络用户原始数据的人格特征、语言特征、能力特征等3类认知心理特征，基于原始属性特征与认知心理特征的混合特征实现更准确的跨社交网络用户对齐。采用混合扩展认知特征一定程度上解决了跨社交网络用户对齐任务中数据结构多变、发布内容异质性强、网络结构稀疏等问题。
本发明授权一种基于混合扩展认知特征的跨社交网络用户对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合扩展认知特征的跨社交网络用户对齐方法，其特征在于，包括以下步骤： 1基于大语言模型的用户账号原始数据扩展：对提示词进行设计，并使用设计好的提示词应用GLM-4-9B大语言模型对用户账号的原始数据进行分析，将大语言模型的输出作为拓展的用户特征数据； 2使用微调的预训练语言模型进行编码：对预训练语言模型DeBERTaV3进行微调，将步骤1中的原始数据和拓展的用户特征数据输入到经过微调的预训练语言模型DeBERTaV3中进行编码，得到每个用户的文本形式的嵌入表示向量； 3使用图神经网络模型获取图的结点的嵌入表示：对图神经网络模型进行训练，图神经网络模型选用图注意力模型GAT，以步骤2中得到的每个用户的嵌入表示向量作为结点的特征向量，并以用户账号之间的相互关系作为结点间的相互关系，构建用户结点图，将用户结点图输入到经过训练的图神经网络模型中，得到每个结点的结点嵌入向量； 4对图结点对进行匹配：使用对不同社交网络的用户账号的原始数据经过步骤1、2、3处理后得到的结点嵌入向量构建距离矩阵，根据距离矩阵推断出匹配的对齐用户结点对。
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