本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)合嵌入學(xué)習(xí)模型的跨社交網(wǎng)絡(luò)用戶身份識別方法。首先利用用戶名相似度和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)從兩個社交網(wǎng)絡(luò)中選取候選配對用戶對；然后以所有的候選配對用戶對為節(jié)點構(gòu)建用戶對網(wǎng)絡(luò)圖；其次在構(gòu)建的UPG和已標(biāo)注的用戶對數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，融合標(biāo)注好的配對用戶信息標(biāo)簽、結(jié)構(gòu)信息和屬性信息搭建聯(lián)合嵌入學(xué)習(xí)模型，并將其設(shè)計成1個輸入和2個輸出的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；最后利用隨機(jī)梯度下降算法對聯(lián)合嵌入模型的損失函數(shù)進(jìn)行最小化學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)結(jié)束后利用模型的參數(shù)對需要預(yù)測的用戶對進(jìn)行預(yù)測，并判斷輸出是否為相同用戶。本發(fā)明能有效預(yù)測來自不同網(wǎng)絡(luò)的兩個用戶是否為相同用戶，對商業(yè)上的跨社交網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)應(yīng)用起著至關(guān)重要的作用。