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一种基于多视图图数据特征学习的案源线索分类方法

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本发明涉及案源线索分类领域，提出一种基于多视图图数据特征学习的案源线索分类处理方法，包括：对案源线索数据集进行预处理，将案源线索文本数据转化为包含文本逻辑关系的图数据；通过多阈值分割，构建多视图；在得到多视图后通过图结构学习方法消除原始图中的噪声边，通过多视图一致性正则项实现对所有对象一致性约束，最终得到粗化多视图；通过共享的图嵌入学习层，捕捉不同视图之间的内在关系；在得到不同视图的分类结果后通过投票机制得出最终的案源线索分类结果。本发明针对图分类过程中图数据的高异度性以及噪声问题，通过构建多视图，图结构学习以及共享图嵌入得出多视图结果并以投票机制进行多分类，提高最终的分类性能。

著录项

公开/公告号CN114201635A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-18

原文格式PDF
申请/专利权人东北大学;
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申请/专利号CN202111342496.7
发明设计人张鹏帅;温广琪;李岚婷;曹鹏;
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申请日2021-11-12
分类号G06F16/583(20190101);G06F16/55(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06T5/00(20060101);G06T7/11(20170101);
代理机构35234 厦门加减专利代理事务所(普通合伙);
代理人包爱萍
地址 110004 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号
入库时间 2023-06-19 14:32:54

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法律状态
2022-03-18

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