[发明专利]一种数据分类方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据分类方法，其特征在于，包括：

将获取到的待处理数据集输入到第一目标分类模型中；其中，所述待处理数据集包括待处理支撑集和待处理查询集，所述待处理支撑集包含多个有标签数据，所述待处理查询集包含多个无标签数据，所述第一目标分类模型包括训练完成的第一目标特征嵌入模型和第一目标图结构模型；

通过所述第一目标特征嵌入模型，提取所述待处理支撑集和待处理查询集分别对应的待处理支撑特征和待处理查询特征，并将所述待处理支撑特征和所述待处理查询特征输出给所述第一目标图结构模型；

通过所述第一目标图结构模型，基于预设目标函数和所述待处理支撑特征，对基于所述待处理查询特征确定的初始图结构进行优化更新，得到更新结果，并基于所述更新结果，确定所述待处理查询集中各待处理查询数据分别对应的分类标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述有标签数据包含支撑图片数据和与所述支撑图片数据对应的分类标签数据，所述无标签数据包含查询图片数据，相应的，所述初始图结构用于表征所述待处理查询集中各查询图片数据之间的初始局部几何信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述更新结果包括目标图结构与所述目标图结构对应的目标标签概率分布矩阵，相应的，所述基于预设目标函数和所述待处理支撑特征，对基于所述待处理查询特征确定的初始图结构进行优化更新，得到更新结果，包括：

基于预设目标函数、所述待处理支撑特征以及基于待处理查询特征确定的初始图结构，确定初始标签概率分布矩阵；

基于所述初始标签概率分布矩阵和所述预设目标函数，确定目标图结构，并基于所述目标图结构和所述预设目标函数，确定目标标签概率分布矩阵；

其中，所述目标图结构用于表征待处理查询集中各查询图片数据之间在特征空间和标签空间中的目标局部几何信息，所述目标标签概率分布矩阵用于表征所述待处理查询集中各查询图片数据分别与所述待处理支撑集对应的分类标签数据之间的目标标签概率，所述预设目标函数用于表征图结构与标签概率分布矩阵之间的函数关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始标签概率分布矩阵和所述预设目标函数，确定目标图结构，包括：

基于所述初始标签概率分布矩阵和所述预设目标函数，确定所述待处理查询集中各查询图片数据之间在标签空间中的标签概率距离；

基于所述待处理查询特征和所述预设目标函数，确定所述待处理查询集中各查询图片数据之间在特征空间中的特征距离；

基于所述标签概率距离和所述特征距离，确定目标图结构。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述标签概率距离和所述特征距离，确定目标图结构，包括：

基于所述标签概率距离和所述特征距离，确定目标几何距离；

针对所述待处理查询集中的每个查询图片数据，基于预设分类算法，对所述查询图片数据与所述待处理查询集中其他查询图片数据之间的目标几何距离进行分类筛选；

基于筛选到的目标几何距离，确定所述查询图片数据对应的目标子图结构。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述目标图结构和所述目标标签概率分布矩阵，判断所述预设目标函数对应的函数损失值是否收敛；

如果是，则基于所述目标标签概率分布矩阵，确定所述待处理查询集中各查询图片数据分别对应的分类标签；

如果否，则基于所述目标标签概率分布矩阵和所述预设目标函数，确定优化后的目标标签概率分布矩阵，并基于优化后的目标概率分布矩阵，重复执行判断所述预设目标函数对应的函数损失值是否收敛的操作。