• شماره ركورد
    20798
  • شماره راهنما(اين فيلد مربوط به كارشناس ميباشد لطفا آن را خالي بگذاريد)
    ۲۰۷۹۸
  • پديد آورنده

    مرضيه سروري زاده

  • عنوان
    پيوند هويت كاربران با روش فازي در شبكه‌هاي اجتماعي مختلف
  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    نرم‌افزار
  • سال تحصيل
    ۱۳۹۵
  • تاريخ دفاع
    ۱۳۹۸/۲/۲۸
  • استاد راهنما
    دكتر حسن نادري
  • دانشكده
    كامپيوتر
  • چكيده
    محبوبيت روزافزون و تنوع سايت‌هاي رسانه‌هاي اجتماعي باعث شده است كه مردم به صورت گسترده در شبكه‌هاي اجتماعي آنلاين عضو شده و از خدمات آن‌ها بهره‌مند شوند. با توجه به ويژگي‌هاي متنوع سيستم‌هاي مختلف شبكه‌هاي اجتماعي آنلاين، كاربران براي اهداف مختلف مانند جستجوي اطلاعات / به اشتراك‌گذاري و نگهداري اطلاعات به اين شبكه‌ها جذب مي‌شوند. همانطور كه كاربر از شبكه‌هاي اجتماعي مختلف براي مقاصد مختلف استفاده مي‌كند، تجزيه و تحليل هويت كاربر تنها در يك رسانه اجتماعي، ممكن است درك اندكي از شخصيت‌ و منافع شخص را بدهد. با اين حال، اگر بتوانيم هويت كاربري فرد را در چندين مجموعه داده، پيوند دهيم، مي‌توانيم داده‌هاي خود را در اين سايت‌هاي رسانه‌هاي اجتماعي جمع آوري و تجزيه و تحليل كنيم، نتيجتاً ديدگاهي جامع‌تر در مورد كاربر خواهيم داشت و خدمات بهتري را مي‌توانيم ارائه دهيم. هر كاربر مي‌تواند در هر شبكه‌ي اجتماعي يك شناسه كاربري ايجاد كند كه اين شناسه شامل اطلاعات پروفايل، محتوا پيام‌ها و اطلاعات شبكه دوستان فرد است. هدف اصلي در اين گزارش در ابتدا پيدا كردن مجموعه كانديد در شبكه هدف براي هر كاربر U_Si در شبكه مبدا است پس از پالايش اوليه، روشي غيرنظارت شده به نام ULFL (User Linkage based on Fuzzy Logic) كه كانديديابي را بر اساس اطلاعات پروفايل انجام مي‌دهد، ارائه شده و با محاسبه شباهت در هر سه حوزه پروفايل، شبكه دوستان و محتواي پيام‌ها با رويكردي فازي بهترين كاربران نظير را پيدا مي‌كند. بررسي نتايج بدست آمده نشان مي‌دهد كه پس از به كار بردن روش ما بهبود بسيار خوبي در دقت به دست مي‌آيد. همچنين پس از مقايسه نتايج حاصل از روش مبتني بر هر سه حوزه، در مقايسه با روشي كه تنها مبتني بر داده‌ي پروفايل است، به اين نتيجه مي‌رسيم كه استفاده از داده‌ي اندك پروفايل خود به تنهايي دقت بسيار خوبي ايجاد مي‌كند.
  • تاريخ ورود اطلاعات
    1398/04/24
  • عنوان به انگليسي
    Fuzzy User Identity Linkage across multiple Social Networks
  • تاريخ بهره برداري
    7/15/2019 12:00:00 AM
  • دانشجوي وارد كننده اطلاعات

    مرضيه سروري زاده

  • چكيده به لاتين
    The growing popularity and diversity of social media sites have led people to become widespread in online social networks and benefit from their services. Due to the various features of various online social networking systems, users are attracted to these networks for a variety of purposes, such as information search / sharing and storing information. As a user uses various social networks for different purposes, analyzing user identities in a single social media may only give a little understanding of the personality and interests of the individual. However, if we can link the identity of the user to several datasets, we can collect and analyze our data on these social media sites, consequently, we will have a more comprehensive view of the user and we can provide better services. . Each user can create a user ID on each social network, which includes the profile information, the content of the messages and the network information of the friend's friends. The main purpose of this report is to first find the candidate set in the target network for each U_Si user in the source network. After the initial refinement, an unregistered method called the User Linkage based on Fuzzy Logic (ULFL), which performs a candidate based on profile information, , an‎d by comparing similarity in all three profiles, the friends' network and the content of the messages can be found by the fuzzy approach to the best of the users.  The results of this study show that after applying our method, a good improvement in accuracy is obtained. Also, after comparing the results of the method based on all three domains, in comparison with a method based solely on the profile data, we conclude that the use of its small profile data alone provides a very good accuracy.