发明专利已授权

一种面向无监督聚类的热点事件内部评价方法

📄 申请号：CN202210835581.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-07-15

公开号

CN115391518B

公开日

2025-09-30

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_355

IPC 分类号

G06F16_355 , G06F18_23213 , G06N3_04 , G06N3_088 , G06Q30_01 ,

技术画像

所属领域

无监督学习无监督学习聚类算法文本挖掘

应用场景

舆情分析, 热点事件检测, 社交媒体分析, 信息检索, 数据挖掘

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摘要

本发明公开了一种面向无监督聚类的热点事件内部评价方法，该方法解决了目前基于聚类内部评价的电信热点事件发现方法存在的效率低下和准确率不高的问题。该方法是通过对电信投诉数据使用预训练模型进行预处理得到其特征空间，然后使用k‑Means聚类算法得到聚类结果，通过衡量热点事件簇的平均微分熵来判断聚类结果的紧密性，再通过衡量每个热点事件簇的簇心所构成空间的微分熵来判断聚类结果的分离性，最终筛选出更好的聚类结果的电信投诉热点事件的内部评估的方法。该方法通过使用微分熵来衡量聚类结果的紧密性和分离性，具有较低的时间复杂度，可以更加有效地评估聚类结果。进而可以提高电信热点事件发现的效率和准确率。

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

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当前第 / 件

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议价

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