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一种面向半结构化数据流的实时主题分类方法

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申请号：CN201910900993.0
申请人：东北大学
申请日：2019-09-23
主分类号：G06F16/80
公开（公告）日：2019-12-20
公开/公告号：CN110598050A

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摘要：本发明涉及一种面向半结构化数据流的实时主题分类方法，其包括如下步骤：S1：启动阶段：初始化参数，包括滑动窗口的大小和ELM的参数；S2：滑动窗口以步长为s个记录继续滑动，获取新的半结构化数据记录，设置滑动次数k，初始化为k＝0；S3：计算ELM的特征映射矩阵Hk+1、转移矩阵Pk+1，然后计算出当前第(k+1)个记录块的输出权重βk+1；S4：在数据流S不为空的情况下，重复执行步骤S2和步骤S3，滑动次数k更新为k+1；若数据流为空，则执行步骤S5；S5：结束。采用本方法解决信息流主题分类问题，具有实时的半监督学习能力，可以快速且高效的解决数据流主题分类问题。

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