立项评审通过 创新训练 520计算机科学技术 理论研究-科学技术未定级

本项目旨在研究跨平台用户身份关联技术，通过改进的模型和算法，提高用户身份关联的准确性和效率。项目将从微博、知乎、Bilibili等社交平台收集数据，并利用机器学习、神经网络和图模型表示技术，构建用户身份关联模型。通过半监督学习方法训练和优化模型，并通过实验验证其性能。我们期望实现用户在不同平台上的身份关联，为内容推荐、链接预测、信息传播和用户行为分析提供技术支持，从而提升用户体验和平台服务能力。项目的创新点在于整合多平台数据，利用先进的机器学习技术，提出新的用户身份关联模型，并通过实验验证其有效性和效率。