<div dir="ltr">Hi Everyone,<div><br></div><div>Please find the details of our next meetup below.</div><div><br></div><div>Cheers,</div><div>Emiliano</div><div><br></div><div>SPEAKER</div><div>Ben Treves, PhD @ UCR CSE</div><div><br></div><div>WHEN<br></div><div>Wed Oct 30th, 2pm</div><div><br></div><div>WHERE</div><div>Bourns A171 (preferred)</div><div>Zoom (<a href="https://ucr.zoom.us/j/93797597205?pwd=k14o0hy6qk0HnLB99yYCOXCgSlMbrl.1">link</a>)</div><div><br></div><div><div>TITLE</div><div>Cross-Platform Disambiguation and Profiling of Online Users<br></div><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></div><div>ABSTRACT<br></div><div><div>What can we discover about online users by analyzing the content they post across platforms? Traditional works primarily focus on eliciting and analyzing profiles based on single platforms. To this end, we develop systematic methods for disambiguating and profiling users across platforms, paying special attention to their URL posting behavior. We first develop RURLMAN, a modular ensemble of methods for leveraging user-posted URLs to connect forum users with their cross-platform profiles. Our approach has two key features: (a) we focus on user-posted URLs as the key source of information, and (b) we utilize a stacked ensemble integrating multiple methods, including NLP and LLM capabilities. We extensively evaluate RURLMAN and deploy it in a case study where we connect users to external profiles, even linking some users to multiple off-site accounts. Next we present VIKI, a systematic methodology for extracting and integrating users’ displayed personas across social networks. The key novelty of our method lies in our cross-platform approach, as we mine different types of platforms and extract multiple types of information for each user, including displayed personality traits, interests, and offensiveness. From an algorithmic perspective, we evaluate, combine, and introduce methods to analyze and visualize data, including LLMs. We evaluate VIKI on a dataset combining three platforms: Github, LinkedIn, and X (Twitter). We see our work as a key building block towards systematic and nuanced profiling of users by leveraging their digital footprint across platforms.</div><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></div><div><br></div><div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div></div></div></div></div></div></div>