[发明专利]一种互联网数据聚类方法及系统在审
| 申请号： | 201510945269.1 | 申请日： | 2015-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN106897276A | 公开（公告）日： | 2017-06-27 |
| 发明（设计）人： | 赵鹤;李栋一;黄哲学;姜青山;陈会;高琴;朱敏;蔡业首 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙)44316 | 代理人： | 郝明琴 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种互联网文本数据聚类方法及系统。所述互联网文本数据聚类方法包括步骤a利用主题模型对文本数据进行训练，得到各个主题下所有关键词的概率分布矩阵，并在文本集合中为对关键词进行分组；步骤b根据关键词的分组重新组织文本数据的特征集，得到包含关键词分组特征信息的新的文档数据；步骤c在包含关键词分组信息的新文档数据上运行双层软子空间聚类算法，生成聚类中心矩阵和样本归属矩阵；步骤d重复n次步骤a至步骤c，得到多个聚类结果；步骤e在模型集合上运行聚类集成算法，将多个聚类结果进行集成，得到最终的聚类结果。本发明能有效降低FG-k-means算法的不稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 互联网 数据 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种互联网文本数据聚类方法，包括以下步骤：步骤a：利用主题模型对文本数据进行训练，得到各个主题下所有关键词的概率分布矩阵，并在文本集合中为对关键词进行分组；步骤b：根据关键词的分组重新组织文本数据的特征集，得到包含关键词分组特征信息的新的文档数据；步骤c：在包含关键词分组信息的新文档数据上运行双层软子空间聚类算法，生成聚类中心矩阵和样本归属矩阵；步骤d：重复n次步骤a至步骤c，得到多个聚类结果；步骤e：在模型集合上运行聚类集成算法，将多个聚类结果进行集成，得到最终的聚类结果。
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