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| 专利/申请号： | CN201610991719.5 | 专利名称： | 一种基于图聚类的高维文本数据特征选择方法 |
| 申请日： | 2016-11-10 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 重庆市南岸区南山街道崇文路2号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06F17/30 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2017-04-19 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN106570178A | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 3 | 所属领域： | 大数据挖掘 文本分类 文档数据专利转让搜索 |
应用场景：文本分类;信息检索;舆情监控;推荐系统;生物信息学中的基因序列分析;金融风控中的风险预测;医疗健康领域的病历数据分析
摘 要：本发明请求保护一种基于图聚类的高维文本数据特征选择方法，该方法包括：剔除不相关特征，并构造加权无向图；再结合社区发现算法快速地将特征聚类；并以“最大相关最小冗余”原则搜索类簇空间，剔除类簇内的冗余特征；最后根据特征与类别间的关系挑选出最佳特征子集。本发明旨在利用图能体现特征空间分布的特性，结合高效的社区发现进行特征聚类，选取出具有代表性的特征，并消除聚类过程中忽略数据分布情况和每个特征与类别都具有不同程度的重要性问题。同时解决聚类时的盲目性，使得文本分类结果具有更高的准确性和稳定性。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2023/04/18 | 专利权的转移 | 登记生效日: 2023.04.06 专利权人由重庆邮电大学变更为芽米科技（广州）有限公司 地址由400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号变更为510530 广东省广州市黄埔区科丰路85号801房 |
| 2020/09/29 | 授权 | |
| 2017/05/17 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06F 17/30 专利申请号: 201610991719.5 申请日: 2016.11.10 |
| 2017/04/19 | 公开 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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