社交网络与知识图谱的之间的数据融合对于知识图谱构建和社交网络分析具有重要的应用价值，而社交账号与 知识图谱实体的对齐是两类数据融合的关键。 针对社交账号与知识图谱实体的对齐问题，结合社交网络与知识图谱的结 构特点，文中提出了一种基于图嵌入特征的社交账号实体对齐方法，旨在给定社交账号的情况下，能够在知识图谱中找到 正确的对应实体。 该方法在目标实体选择阶段将社交关系子图映射成知识图谱子图，利用图嵌入特征选取子图中的核心 实体集，并根据核心实体集构造特征向量，选用多层感知机作为分类器，从而确定社交账号所对应的目标实体。 使用基于 Ｔｗｉｔｔｅｒ 与 Ｗｉｋｉｄａｔａ 的实体对齐数据集进行了实验验证，通过与基线方法的对比，实验结果表明该方法能够达到较好的对 齐效果
【基于图嵌入的社交账号与知识图谱实体对齐】是一种解决社交网络数据与知识图谱融合问题的方法。在当前大数据时代，社交网络积累了大量用户生成的数据，而知识图谱则提供了结构化的世界知识。这两类数据的融合有助于提升信息检索、推荐系统和社交网络分析的准确性和效率。然而，如何将社交网络中的账号（如Twitter账户）与知识图谱中的实体（如维基百科条目）进行有效对齐，是实现数据融合的关键。
本文针对这个问题，提出了一种创新的解决方案，即基于图嵌入特征的社交账号实体对齐方法。这种方法首先利用社交网络的结构特性，将社交关系子图映射到知识图谱子图中。映射过程中，图嵌入技术被用来捕捉图中节点间的关系，从而提取出子图的核心实体集。这些核心实体集反映了社交网络中关键的、有影响力的账号。接着，根据核心实体集构建特征向量，这一步骤有助于区分不同的账号对齐目标。采用多层感知机（MLP）作为分类器，根据特征向量判断社交账号对应的知识图谱实体。
实验部分，研究人员使用了基于Twitter和WikipediaData的实体对齐数据集来验证方法的有效性。通过对基线方法的比较，结果显示该方法在实体对齐任务上表现良好，能准确地识别出社交账号所对应的正确知识图谱实体。
这一研究的贡献在于提供了一种新的融合社交网络和知识图谱的方法，它利用了图嵌入技术，有效地解决了实体对齐的难题。这种方法对于促进社交网络分析的深度和知识图谱的扩展都具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何优化图嵌入特征的选择和分类器的设计，以提高对齐的精度和效率。同时，这种方法的应用可以延伸到其他领域，如社交媒体监控、个性化推荐和知识图谱的自动更新等。
