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龙图腾网恭喜北京师范大学珠海校区申请的专利一种基于多维度社交指纹的社交网络用户识别方法及设备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：CN118964962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411441385.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于多维度社交指纹的社交网络用户识别方法及设备是由贾伟雯;冉义军;肖婧;许小可设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度社交指纹的社交网络用户识别方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维度社交指纹的社交网络用户识别方法及设备，属于用户识别技术领域，该方法包括搜集社交网络数据并进行预处理，提取用户的多维度社交指纹特征并构建多维度社交指纹；计算用户间的社交指纹距离；将多维度的社交指纹距离作为数据集输入到模型中进行训练和测试，以确定用户是否属于同一人，从而识别出未知用户的身份，通过本发明能够提高用户识别的准确性和有效性。

本发明授权一种基于多维度社交指纹的社交网络用户识别方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度社交指纹的社交网络用户识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：搜集社交网络数据；S200：基于社交网络数据构建社交互动网络；S300：基于社交互动网络提取用户的多维度社交指纹特征；S400：利用基于所述多维度社交指纹特征构建多维度社交指纹，包括：将提取的多维度社交指纹特征分别按照从大到小的顺序排列，计算并返回各个多维度社交指纹特征下每个联系人的值占该特征下总特征值的比例，构建出用户在预设时间区间内的多维度社交指纹；其中，步骤S400中构建多维度社交指纹包括：社交互动网络中用户集合U，其中包含n个用户，即U＝{u1，u2，…，un}；同时，假设有一个时间区间集合T，其中包含m个时间区间，即T＝{t1，t2，…，tm}；对于每个用户ui和每个时间区间tj，从数据中提取一个特征向量xui，tj，表示用户ui在时间区间tj的行为特征；将用户ui的联系人按照特征向量xui，tj中的值从大到小排列，并返回每个联系人的值占总值的比例，由此构建用户ui在时间区间tj的社交指纹Pui，tj；S500：计算用户间多维度社交指纹距离，将每个待识别用户与已知用户的社交指纹距离作为多维度社交指纹距离特征，并对所述多维度社交指纹距离特征的所属用户对进行分类标注，生成同一用户和不同用户的标签样本数据，包括：将所述社交网络按时间平均划分为不同时期，其中，划分第一时期用户为已知用户，其他时期用户为未知用户；依次计算其他时期中每个未知用户与第一时期的所有已知用户的社交指纹距离，并作为多维度社交指纹距离特征；其中，未知用户的真实标签是已知的，若已知用户和未知用户的真实标签是同一个用户，则将两个用户间的多维度社交指纹距离特征打标签为1，若不是同一用户，则将多维度社交指纹距离特征打标签为0，生成同一用户和不同用户的标签样本数据；其中，步骤S500中计算用户间社交指纹距离包括：采用Jensen-Shannon散度JSD作为度量社交指纹距离的工具；计算用户在不同时期的社交指纹之间的自身距离dself以及所有用户在不同时期与其他用户的参考距离dref；其中，社交指纹距离定义为： 其中，P1，P2为两个用户的社交指纹，HP是香农熵，k为排序后的最后一个联系人的位数，数值上等于联系人总数；xr为排名r的联系人的特征值，X为所有联系人的特征值之和；具体过程为：首先计算用户ui在不同时间区间内的社交指纹之间的自身距离dselfui；其次，计算用户ui在某个时间区间内的社交指纹与其他用户的社交指纹之间的参考距离drefui，uj，其中uj∈U-{ui}；S600：构建XGBoost识别模型，将所述多维度社交指纹距离特征输入到所述XGBoost识别模型中进行训练和验证；S700：通过训练好的XGBoost识别模型，利用待识别用户与已知用户的社交指纹距离特征进行用户识别。

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