基于自适应子空间学习的迭代文本聚类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201310230981.4
IPC分类号：G06F17/30;G06K9/66
申请日期：
2013-06-09
申请人：
南方报业传媒集团

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引证文献

著录项信息

专利名称	基于自适应子空间学习的迭代文本聚类方法
申请号	CN201310230981.4	申请日期	2013-06-09
法律状态	暂无	申报国家	中国
公开/公告日	2013-09-04	公开/公告号	CN103279556A
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;;;G;0;6;K;9;/;6;6查看分类表>
申请人	南方报业传媒集团	申请人地址	广东省广州市越秀区广州大道中289号采编楼第15层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广东南方报业传媒集团新媒体有限公司	当前权利人	广东南方报业传媒集团新媒体有限公司
发明人	吴娴;杨兴锋;张东明;何崑
代理机构	广州市华学知识产权代理有限公司	代理人	杨晓松

摘要

本发明公开了一种基于自适应子空间学习的迭代文本聚类方法，包括以下步骤（1）初始化将文本语料表示成文本向量空间,采用仿射传播聚类方法产生初始K个聚类，所有文本的聚类类别表示为初始类归属指示矩阵。（2）子空间投影与聚类之间的迭代将初始类归属指示矩阵作为先验知识，以最大化平均邻域边缘为目标求解子空间投影矩阵，将文本向量空间投影到子空间，并在子空间中采用仿射传播聚类方法产生K个聚类，从而更新类归属指示矩阵；基于子空间投影矩阵和类归属指示矩阵计算收敛函数，直到函数收敛，退出迭代，完成文本聚类。本发明对文本数据的大小和分布无限制，子空间求解和聚类被融合到统一框架下，通过迭代的策略取得全局最优的聚类结果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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