2024年12月，公司2021级管理科学与工程专业研究生高恒在校定C级期刊《Systems Science Control Engineering》发表题为“Cross-social-network user alignment research based on multi-dimensional user features”的论文。该论文为导师一作，员工二作，指导老师为赵涛。论文在不同扁平化社交网络中精准匹配同一用户，以整合用户信息并构建更细致的用户画像至关重要。然而，当前该领域的研究面临效率低下与匹配精度不足的挑战。为解决这些问题，我们提出了一种基于多维度用户特征（MDUF）的跨社交网络用户匹配模型。首先，受实体识别原理与哈特利关联方法的启发，我们采用块矩阵关联算法将原始数据集映射至不同的高维空间。其次，我们提出了一种新的惯性权重计算方法，将线性收敛过程优化为非线性变换，从而提升了传统粒子群优化算法的性能。最后，通过改进的粒子群优化与残差连接技术，对双向长短期记忆网络进行优化。实验结果表明，我们提出的模型在匹配效率与精度上显著优于传统匹配模型，具备较强的实用性，并为社交网络用户匹配的后续研究提供了重要参考。

高恒同学入校以来学习刻苦，积极参加各类学术会议和学术研讨，注重培养自己的创新能力。希望广大研究生以该生为榜样，潜心研究，不断创新，多出成果。（撰稿：高恒；一审：艾科妮；二审：郑兵云；三审：戴道明）