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一种面向大规模动态短文本的聚类信息演化分析方法

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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。

著录项

公开/公告号CN104731811B

专利类型发明专利
公开/公告日2018-10-09

原文格式PDF
申请/专利权人北京师范大学珠海分校;
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申请/专利号CN201310716896.9
发明设计人陈蕾;边晓鸿;冯文荣;赵宝瑾;逯登宇;林信惠;李楠;赵丽娜;马一冰;
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申请日2013-12-20
分类号G06F17/30(20060101);
代理机构
代理人
地址 519000 广东省珠海市唐家湾镇金凤路18号
入库时间 2022-08-23 10:17:50

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-10-09

授权

授权
2015-07-22

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20131220

实质审查的生效
2015-07-22

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 17/30 申请日:20131220

实质审查的生效
2015-06-24

公开

公开
2015-06-24

公开

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