[发明专利]一种面向属性网络聚类的小样本主动学习方法、系统及装置在审
| 申请号： | 202111170455.4 | 申请日： | 2021-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN113947138A | 公开（公告）日： | 2022-01-18 |
| 发明（设计）人： | 马小科;黄志豪;豆增发;吴文铭;王海月;李东远 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 西安毅联专利代理有限公司 61225 | 代理人： | 师玮 |
| 地址： | 710000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种面向属性网络聚类的小样本主动学习方法，包括：获取属性网络的邻接矩阵、属性矩阵和指示矩阵；利用指示矩阵记录节点的类别信息，结合属性矩阵选取各个类别的代表性节点集合；通过各矩阵得到属性网络节点的全局聚类结果和社团簇原型属性；从邻接矩阵和全局聚类结果刻画节点不确定度，获取属性网络中各个节点的总不确定度；选取不确定度最高的节点，并提取该节点的标签信息；从邻接矩阵中所有标记节点的邻接关系选择所有直接相连的邻居节点，构建子网络；获取子网络节点的聚类结果；利用全局聚类结果划分节点得出聚类结果。本公开解决了属性网络中小样本聚类问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 属性 网络 样本 主动 学习方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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