作者：藏润强; 孙红光; 杨凤芹; 冯国忠; 尹良亮个人信息社交网络莱文斯坦词频相关字符串频率相似度
摘要：在社交网络中查找和收集个人信息可以建立一个包含目标履历、生活、爱好以及朋友等属性的信息体系,但是不同社交网络中存在大量同名用户。为了解决同名歧义问题,采用计算用户信息相似度,可以判断2个用户是否属于同一个人。由于文档中描述信息位置颠倒会导致计算机误判,为此,本文通过对莱文斯坦（Levenshtein）和词频相关字符串频率（TFRSF）方法融合计算词频和编辑距离,判断属性值是否相同。实验结果表明,本文提出的计算文本相似度方法在多种评价指标上准确性都有所提高,准确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Measure）均大于87%。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
