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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种缓解跨平台异构性的用户身份关联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：CN120030505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510070949.7，技术领域涉及：G06F18/26；该发明授权一种缓解跨平台异构性的用户身份关联方法是由金弟;裴祥君;王文俊;彭启耀;王盈辉设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种缓解跨平台异构性的用户身份关联方法在说明书摘要公布了：本发明属于信息系统中数据挖掘与关联规则领域，提出了一种缓解跨平台异构性的用户身份关联方法，通过设计语义感知表征对齐模块，建立不同平台用户生成内容之间的一致性，有效缓解文本属性异质性；并通过拓扑感知表征对齐模块，采用网络密集化机制，减少网络间的拓扑结构异质性。两个模块均基于本发明所设计的优化策略训练，在最大程度提高锚节点相似性的同时，保留邻域的独特性。本发明还引入自适应表征整合模块，动态校准文本属性和拓扑结构信息在用户表征学习中的权重贡献，从而高效实现跨平台用户身份关联。本发明可作为基础模块，为下游推荐系统提供精准的用户识别和定位支持。

本发明授权一种缓解跨平台异构性的用户身份关联方法在权利要求书中公布了：1.一种缓解跨平台异构性的用户身份关联方法，其特征在于，通过语义感知表征对齐模块和拓扑感知表征对齐模块，结合动态加权文本属性表征与拓扑属性表征的自适应集成机制，实现用户身份的跨平台关联,具体包括如下步骤： S1节点表征学习：针对用户生成的文本属性和社交网络的拓扑属性分别进行特征学习； S2一致性增强的学习：通过语义感知表征对齐模块和拓扑感知表征对齐模块，对提取的文本属性表征和拓扑属性表征进行对齐，增强同一用户在不同网络中的表征一致性，得到增强后的文本内容表征和拓扑内容表征； S3将S2得到的增强后的文本内容表征和拓扑内容表征输入至自适应表征整合型，由专家网络和路由器经过动态加权后输出一个加权后的专家输出的节点表征； 自适应表征整合模型的训练损耗表示为其中和分别是不同网络中锚节点对的最终节点表征，当LARI最小的时候，不同网络中的锚节点对之间的距离最近，因而得到进一步优化的锚节点相关表征； S4锚节点链接预测：通过距离计算识别跨网络的用户，针对从S3中得到的对于两个网络中锚节点对，最终表征值分别为和模块计算欧氏距离为

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