发明专利已授权

一种基于谱图理论的选择性文本聚类集成方法

📄 申请号：CN202111619737.8 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-12-28

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

G06F16_35

IPC 分类号

G06F16_35 , G06K9_62 , G06F40_242 , G06F40_289 ,

技术画像

所属领域

文本聚类文本聚类谱图理论聚类集成

应用场景

文本挖掘, 信息检索, 自然语言处理, 舆情分析, 文本分类

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摘要

本发明公开了一种基于谱图理论的选择性文本聚类集成方法，将文本数据集采用K均值算法生成聚类成员；采用谱聚类算法从生成的聚类成员中选择出代表性成员；采用层次聚类方法对选择出的代表性成员进行集成；将集成后的代表性成员构成本文聚类结果。解决了谱聚类方法直接应用于高维、稀疏、海量的文本数据集上时导致的计算量大的问题，因此，采用本方案显著降低文本聚类的计算时间，有效提高了文本聚类的准确性。另外，本实施例使用K均值算法作为基聚类器随机选取初始质心，算法复杂度低，提升算法的鲁棒性。

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

基于对比学习的结构感知深度聚类方法

当前第 / 件

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同领域国内专利 · IPC: (G06F16_35)

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