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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

如果能通过各种方法自动发现每个用户在不同社交网络中的账号，实现不同社交网络的自动集成，就能获得网络用户完整的兴趣图谱，这在社交广告、个性化信息推荐、市场营销等方面中有巨大的应用潜力。不过，这项研究存在很多挑战。首先，从图论的理论基础来说，实现不同网络节点之间的最佳匹配是一个np难问题（也就是说，所有np问题都不会比它更难）。其次，大部分人一般使用1～2个主要的社交网络，而在其他社交网络上并不活跃，有时甚至故意隐藏身份，很难在这些行为痕迹较少的社交网络中定位某个特定用户。此外，随着社交网络的数据越来越大，实际应用对算法的效率和速度的要求也越来越高。这对我们计算机人是一种机遇，也更是一种挑战。

国内外研究现状

1.3.1基于用户属性的身份关联定位研究现状

很显然的，用户在注册自己的账号时，会填写关于自己的基本信息，比如用户名，兴趣爱好，性别，住址等等。我们简单的将这些信息称之为用户属性信息，这些基本信息可以很直观的反应用户的身份。近些年来，已经有很多的学者针对这些用户属性来进行身份识别。

perito[1]用ebay和google上面的数据，训练除了一个马尔科夫的模型，利用训练好的模型计算出用户名的独特性，并且最终根据编辑距离计算出用户名的相速度。li[2] 和他的团队分析了用户在不同社交网络上面的命名模式，利用用户名当中的冗余信息建立了用户名特征，最后利用机器学习的方法进行了身份识别。

当然，这种根据用户属性进行身份关联定位的方法虽然比较简单易懂，也比较容易实现，但是当我们需要分析的数据规模较大时，很多用户会拥有相同的名字，所以我们在匹配的时候，需要考虑更多了特征进去。

2. 研究的基本内容

（1）舆论安全性：

有一些人往往在社交媒体上散布一些危险的言论，我们经常称他们为危险的网络舆情。网络舆情是指在网络上传播的、具有一定 规模的、大众对某一“焦点”、“热点”问题所表现出的有一定影响力、带有一定倾向性的共同意见或言论。正确引导和利用网络舆情，可以促进社会和谐健康发展；如果忽视和放任，则可能加重社会矛盾；若被恶意误导和混淆，可能引发严重社会问题。国家安全局希望通过某种手段去识别出是谁发表的这些言论。当一个用户在社交网络a发表了一些具有恶意的言论时，出于自保的原因，这个用户往往在社交网络a中隐藏的很深，所以我们想通过另外一个社交网络b来定位这个用户的真实身份，我们假设这个用户在社交网络上有着非常详细的信息，比如领英，那么我们就能很容易的获取这个用户的真实信息。

（2）个人的信息完善：

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1:通过知网，搜索最近的研究成果

2:爬虫，收集数据库

3:分析数据，根据余弦相似度想到相似文本评论

4. 参考文献

[1] perito d, castelluccia c, kaafar m a, et al. how uniqueand traceable are usernames? [c]//international

symposium on privacy enhancing technologies symposium.springer berlin heidelberg, 2011: 1-17.

[2] li y,peng y, ji w, et al. user identification based on display names across onlinesocial networks[j].