På den sociala webben använder människor sociala system för att dela innehåll och åsikter, för att kommunicera med vänner, för taggning, etc. Människor har vanligtvis olika konton och olika profiler på alla dessa system. Flera verktyg för användardataaggregation och personsökning har utvecklats och protokoll och standarder för dataportabilitet har fastställts. Detta dokument presenterar en strategi och en algoritm, som heter Cross-System User Data Discovery (CS-UDD), för att hämta och aggregera användardata som distribueras på sociala webbplatser. Det är utformat för att krypa webbplatser, hämta profiler som kan tillhöra den sökta användaren, korrelera dem, aggregera de upptäckta data och returnera dem till sökaren som till exempel kan vara ett adaptivt system. De användarattribut som hämtas, nämligen attribut-värde par, är förknippade med en säkerhetsfaktor som uttrycker förtroende för att de är sanna för den sökta användaren. För att testa algoritmen körde vi den på två populära sociala nätverk, MySpace och Flickr. Utvärderingen har visat förmågan hos CS-UDD-algoritmen att upptäcka okända användarattribut och har avslöjat hög precision för de upptäckta attributen.
Cross-System User Data Discovery har visat sig vara en framgångsrik algoritm för att hämta profiler som kan tillhöra den sökta användaren, korrelera dem, aggregera de upptäckta data och returnera dem till sökaren REF.
User data discovery and aggregation: The CS-UDD algorithm
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}