一种面向大规模动态短文本的聚类信息演化分析方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201310716896.9
IPC分类号：G06F17/30
申请日期：
2013-12-20
申请人：
北京师范大学珠海分校

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种面向大规模动态短文本的聚类信息演化分析方法
申请号	CN201310716896.9	申请日期	2013-12-20
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2015-06-24	公开/公告号	CN104731811A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人	北京师范大学珠海分校	申请人地址	广东省珠海市唐家湾镇金凤路18号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京师范大学珠海分校	当前权利人	北京师范大学珠海分校
发明人	陈蕾;边晓鸿;冯文荣;赵宝瑾;逯登宇;林信惠;李楠;赵丽娜;马一冰
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明涉及一种面向大规模动态短文本的聚类信息演化分析方法，首先结合自组织聚类算法中的神经元表示方法，以神经元代表文档类；然后将作为类别代表的神经元均匀的分摊到各单片机上，使每个单片机上存在小规模的局部神经元集合；接着以迭代调整思想为基础，对类别划分结果进行局部并行调整；再接着在进行多次局部并行调整后再进行一次全局同步调整，以完成网络海量数据的快速聚类；最后分析、对比不同时间段内的聚类模型的改变情况以获取短文本数据中所蕴含的不同信息的演化过程。本发明通过迭代的运行“局部并行调整”和“全局同步调整”将特征选择和类别划分融合到一起，实现对大规模网络动态短文本的快速聚类，极大地提升了运行效率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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