发明专利已授权

基于对比学习的结构感知深度聚类方法

📄 申请号：CN202310609022.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-05-25

公开号

CN116701968B

公开日

2024-08-09

申请人

盐城工学院, 盐城工学院技术转移中心有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_23

IPC 分类号

G06F18_23 , G06F18_25 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习聚类算法对比学习

应用场景

无监督学习, 数据挖掘, 图像聚类, 文本聚类, 异常检测

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摘要

本发明提供基于对比学习的结构感知深度聚类方法，其中，方法包括：步骤1：获取聚类目标的属性图；步骤2：基于属性图，确定聚类目标的第一特征矩阵和第一邻接矩阵；步骤3：将第一特征矩阵和第一邻接矩阵输入预设的结构感知深度聚类模型，获得第二特征矩阵与第二邻接矩阵；步骤4：对比学习第二特征矩阵与第二邻接矩阵，获得对比学习结果；步骤5：根据对比学习结果更新结构感知深度聚类模型的参数，获取结构感知深度聚类模型参数更新后的聚类结果。本发明的基于对比学习的结构感知深度聚类方法，基于结构感知深度聚类模型聚类过程中确定的第二特征矩阵与第二邻接矩阵的对比学习结果，自适应确定模型参数更新后的聚类结果，更加智能且准确。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于信息熵特征加权模糊聚类方法及系统

当前第 / 件

一种基于谱图理论的选择性文本聚类集成方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_23)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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