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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利融合立场分析的用户身份对齐方法、装置、设备及介质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：CN116167885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202211579541.5，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权融合立场分析的用户身份对齐方法、装置、设备及介质是由颉夏青;吴旭;陆月明;张熙;左金鑫;吴京宸;孙利娟设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合立场分析的用户身份对齐方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种融合立场分析的用户身份对齐方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取多个社交网络中用户的特征数据；将所述特征数据输入预训练的身份对齐模型，得到不同社交网络中用户之间的相似度；其中，所述身份对齐模型包括立场分析模块，用于根据所述特征数据识别用户的立场；若用户之间的相似度大于预设阈值，则确定多个用户为同一自然人。根据本申请实施例提供的用户身份对齐方法，通过引入立场分析，能够使用户画像更加立体和丰富，更贴近现实世界中的自然人特征，提高用户身份对齐的准确率。

本发明授权融合立场分析的用户身份对齐方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种融合立场分析的用户身份对齐方法，其特征在于，包括：获取多个社交网络中用户的特征数据；其中，所述特征数据包括名称特征、属性特征、网络结构特征、主题立场特征；将所述用户的特征数据输入预训练的身份对齐模型之前，还包括：构建所述身份对齐模型；所述身份对齐模型包括顺序连接的多层属性嵌入模块、向量融合模块、以及相似度计算模块；其中，所述多层属性嵌入模块，包括：名称特征向量提取单元，用于通过预设的词向量模型对用户的名称数据进行预处理，得到名称特征向量；属性特征向量提取单元，用于通过预设的词嵌入模型对用户的地区数据、性别数据、附属机构数据进行预处理，得到属性特征向量；网络结构特征向量提取单元，用于通过预设的图表示学习算法对用户的社交网络结构数据进行预处理，得到网络结构特征向量；其中，网络结构包括用户关注关系图、点赞关系图或转发关系图；主题立场特征向量提取单元，用于通过预设的主题模型对用户发表内容数据进行主题分析，得到主题特征向量；用于通过预训练的立场分析模型对用户发表内容数据进行立场分析，得到与主题相对应的立场特征向量；将所述主题特征向量和相对应的立场特征向量相乘，得到用户的主题立场特征向量；将所述特征数据输入预训练的身份对齐模型，得到不同社交网络中用户之间的相似度；其中，所述身份对齐模型包括立场分析模块，用于根据所述特征数据识别用户的立场；若用户之间的相似度大于预设阈值，则确定多个用户为同一自然人。

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