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跨網絡用戶匹配的目的是識別不同社交網絡上屬于同一用戶的不同賬戶，在好友推薦、網絡安全和鏈路預測等方面有重要意義。現有方法通常利用部分已知匹配用戶，迭代識別其余待匹配用戶。然而，目前大部分方法受限于已知匹配用戶的數量，無法在較低的時間內精準地識別用戶。提出了結合全局種子最優局部擴展的跨網絡用戶識別方法（GLE）。首先，為有效解決冷啟動問題，提岀了全局種子擴展模型（GSE）來豐富知匹配用戶數量;然后，為了在較低的時間代價上確保較高的準確性，提岀了最優局部擴展模型來找到最優候選匹配對。最后，實驗結果表明，該算法可顯著提高用戶識別的召回率和準確率，具有較低的時間開銷，并解決了已知匹配用戶數量不足時的識別問題。
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