Одной из фундаментальных проблем при использовании социальной информации о пользователе является её фрагментированность среди множества различных онлайновых социальных сетей. Каждый год появляется 448 множество как универсальных, так и нишевых социальных сервисов, и для активных пользователей Интернет типично иметь несколько профилей в различных социальных сетях.
Несмотря на то, что существуют попытки по обеспечению единого способа взаимодействия между различными социальными платформами (например, OpenSocial), они не получили широкого применения, а новые социальные сервисы продолжают появляться.
Поскольку поиск аккаунтов пользователя в различных сетях в общем случае требует наличия актуальных данных обо всех пользователях данных сетей, целесообразно ограничить пространство поиска ближайшими соседями какого-либо пользователя, аккаунты которого в исследуемых сетях известны.
Такая задача часто возникает при работе с контактами пользователей в социальных мета-сервисах, которые, в частности, могут служить для объединения новостных потоков в поддерживаемых социальных сервисах или предоставления единой системы обмена сообщениями. Подобная задача возникает также при использовании функции автоматического объединения контактов из различных источников (телефонная книга, социальные сети, мессенджеры), распространённой в современных мобильных устройствах.
В 2011 г. РАН был разработан метод решения задачи идентификации пользователей различных социальных сетей, которая сводится к поиску различных вариантов виртуальных личностей одного и того же пользователя в нескольких социальных сетях.
На основе графической вероятностной модели условного случайного поля была разработана оригинальная модель, основанная на похожести виртуальных личностей пользователей по атрибутам их профилей и связям с другими пользователями.
Метод был протестирован на данных из социальных сетей Facebook и Twitter. 16 центральных пользователей, имеющих профиль в обеих сетях, предоставили доступ к своим эго-сетям, а также указали пары аккаунтов, принадлежащих одному и тому же пользователю. Для всех участников эксперимента были загружены профили их друзей (вместе со связями между ними), а также друзей их друзей.
В Twitter профиль загружался только при наличии между пользователями взаимных связей следования для поддержания семантики связей дружбы, характерных для Facebook. Суммарное число профилей в Twitter и Facebook 398 и 977, а число связей 108 и 641 соответственно.
Для расчёта показателей качества применяется кросс-валидация с разбиением исходных данных на 3 непересекающихся блока. В качестве входных данных используется пара эго-сетей в Facebook и Twitter какого-либо из центральных пользователей. Для сравнения был выбран базовый алгоритм, основанный на расчёте похожести атрибутов профилей пользователей без учёта связей между пользователями.
