一种面向半结构化数据流的实时主题分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910900993.0
IPC分类号：G06F16/80
申请日期：
2019-09-23
申请人：
东北大学

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著录项信息

专利名称	一种面向半结构化数据流的实时主题分类方法
申请号	CN201910900993.0	申请日期	2019-09-23
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-12-20	公开/公告号	CN110598050A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/80	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;8;0查看分类表>
申请人	东北大学	申请人地址	辽宁省沈阳市浑南区创新路195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	东北大学	当前权利人	东北大学
发明人	毕鑫;黄虹;赵相国;刘志勋
代理机构	北京易捷胜知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	韩国胜

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。

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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