Sammanfattning På grund av utvecklingen av webbtjänster, många sociala nätverk webbplatser, liksom online shopping webbplatser har blomstrat under det senaste årtiondet, där det är ett vanligt fenomen att människor är benägna att använda flera tjänster samtidigt. Å ena sidan tyder tidigare forskningsresultat på datas gleshetsproblem i näthandelskonton, vilket beror på den tunga distributionen av användarinformation. Å andra sidan finns det gott om personuppgifter och motsvarande status för ett konto i sociala nätverk, och deras äkthet garanteras antingen av tjänsteleverantören eller av kontoägarens vilja att ansluta sig till sina vänner i verkligheten. Att använda korrelationen mellan konton för en och samma individ är en avgörande förutsättning för många intressanta gränsöverskridande tillämpningar, såsom att förbättra rekommendationsprestandan på onlineshoppingsajter med hjälp av extra information från sociala nätverkstjänster. I detta dokument föreslår vi först en spel-teoretisk metod för att identifiera korrelationskonton för individer mellan sociala nätverk webbplatser och online shopping webbplatser med stabil matchande modell, införliva kontoprofiler samt historiska beteenden. Med hjälp av ovanstående kontorelationer, lade vi sedan fram en förutsägelse metod som kombinerar heterogen social nätverksinformation och online shopping information, för att förutsäga köpbeteenden. Resultaten visar att vår metod identifierar upp till 70 % av korrelationskontona mellan Facebook och eBay, en av de mest populära sociala nätverken och näthandel Förutsägelse av köpbeteenden över heterogena... 3321 webbplatser i världen, respektive. De experimentella resultaten visar också att med hjälp av korrelationskontot visar exaktheten i vår köpförutsägelsemetod att de senaste metoderna överträffas med 5 %.
REF föreslog en metod för att länka konton för individer på sociala nätverk webbplatser och online shopping webbplatser, med hjälp av kontons profiler och användarens historiska beteenden.
Prediction of purchase behaviors across heterogeneous social networks
{'venue': 'The Journal of Supercomputing', 'journal': 'The Journal of Supercomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}