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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于用户时空数据的跨社交网络用户身份对齐方法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：CN117421488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311215161.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于用户时空数据的跨社交网络用户身份对齐方法是由关佶红;杨玥;张毅超;李文根设计研发完成，并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户时空数据的跨社交网络用户身份对齐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于用户时空数据的跨社交网络用户身份对齐方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，分别对用户签到数据A和用户签到数据B进行预处理，分别得到用户轨迹TA和用户轨迹Tβ；步骤S2，将用户轨迹TA和用户轨迹TB一同输入用户身份对齐预测模型，得到用户身份对齐结果，其中，用户身份对齐预测模型包括向量化模块、轨迹交叉注意力模块、Bi‑LSTM模块、局部注意力模块和输出模块。总之，本方法能够得到更为准确的用户身份对齐结果。

本发明授权基于用户时空数据的跨社交网络用户身份对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户时空数据的跨社交网络用户身份对齐方法，用于根据平台A中用户ui的用户签到数据A和平台B中用户uj的用户签到数据B，得到用户A和用户B的用户身份对齐结果，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，分别对所述用户签到数据A和所述用户签到数据B进行预处理，分别得到用户轨迹TA和用户轨迹TB； 步骤S2，将所述用户轨迹TA和所述用户轨迹TB一同输入用户身份对齐预测模型，得到所述用户身份对齐结果， 其中，所述用户身份对齐预测模型包括向量化模块、轨迹交叉注意力模块、Bi-LSTM模块、局部注意力模块和输出模块， 所述向量化模块用于分别将所述用户轨迹TA和所述用户轨迹TB进行向量化，分别得到签到位置向量Xi和签到位置向量Xj， 所述轨迹交叉注意力模块用于根据轨迹交叉注意力机制对所述签到位置向量Xi和所述签到位置向量Xj进行增强，得到增强签到位置向量X′i和增强签到位置向量X′j， 所述Bi-LSTM模块包含双向长短记忆神经网络，用于分别对所述增强签到位置向量X′i和所述增强签到位置向量X′j进行特征提取，分别得到轨迹隐藏特征hi和轨迹隐藏特征hj， 所述局部注意力模块用于根据所述轨迹隐藏特征hj、所述增强签到位置向量X′i和所述轨迹隐藏特征hi得到最终嵌入表示向量s′i，根据所述轨迹隐藏特征hi、所述增强签到位置向量X′j和所述轨迹隐藏特征hj得到最终嵌入表示向量s′j， 所述输出模块用于根据所述最终嵌入表示向量s′i和最终嵌入表示向量s′j得到所述用户轨迹TA和所述用户轨迹TB的匹配概率作为所述用户身份对齐结果。

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