随着各种社交网络的不断涌现，越来越多的研究者开始从多源的角度分析社交网络数据，多社交网络的数据融合依赖于跨网络用户身份识别。针对现有的基于好友关系（FRUI）算法对社交网络中的异质关系利用率不高的问题，提出了基于带权超图的跨网络用户身份识别（WHUI）算法。首先，通过在好友关系网络上构建带权超图来准确地描述同一网络中的好友关系及异质关系，以此提高表示节点所处拓扑环境的准确性；然后，在构建好的带权超图的基础上，根据节点所处拓扑环境在不同网络中大致相同这一特性，定义节点之间的跨网络相似性；最后，结合迭代匹配算法，每次选取跨网络相似性最高的用户对进行匹配，并加入双向认证和结果剪枝来保证识别准确率。在合作网络DBLP和真实社交网络上进行了实验，实验结果表明，在真实社交网络上，所提算法相比FRUI算法，平均准确率提高了5.5个百分点，平均召回率提高了3.4个百分点，平均 F值提高了4.6个百分点。在只有网络拓扑信息的情况下，所提WHUI算法有效提高了实际应用中身份识别的准确率和召回率。