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[发明专利]海量文本数据快速聚类方法-CN201911347726.1在审
发明人：陈泽勇;张治同;李志强;姚松;张莉 -专利权人：成都迪普曼林信息技术有限公司;四川大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提出了海量文本数据快速聚类方法，外部输入的命令行参数和指定目录下读取的文本信息经预处理后通过内部接口调用预设的结构体完成对指定目录下的文本数据聚类，输出指定目录下的EXCEL文件或图形界面聚类结果，并对聚类效果进行评估；所述方法具体包括如下步骤：文本数据读取、文本信息预处理、文本数据聚类处理以及聚类结果输出；其中，文本信息预处理包括：S1：对中文文档进行分词，对英文文档进行TOKEN处理；S2：计算去除停用词后的文档simhash编码；S4：采用word2vector向量方式进行词嵌入，计算去除停用词后的文档向量；S5：采用bert向量方式进行词嵌入得到词向量；该方法通过内部或外部评估实现对聚类算法的最优聚类算法策略
海量文本数据快速方法

[发明专利]增量聚类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111248666.5在审
发明人：周超;田国栋 -专利权人：恒睿（重庆）人工智能技术研究院有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明属于大数据处理技术领域，具体提供一种增量聚类方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决如何处理增量聚类结果中疑似合并结果对的问题。为此目的，本发明的方法包括：获取新增数据和历史数据，数据样本中包含组属性，组属性包括组名和队名；遵循组属性约束执行增量聚类和/或人工介入处理疑似合并数据对，并且在人工介入处理流程中增加疑似合并判别结果的缓存和批处理机制，使增量聚类和人工判别可同时执行。应用本发明的方法，使聚类错误的合并得到抑制，正确的合并得到保持，提高了聚类精度；同时加强了人工确认信息的时效性和影响力，使之能够持久化；并且由于增量聚类和人工判别并行机制的引如，大大提升了聚类效率。
增量方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于精英遗传聚类算法的学生成绩分析方法及系统-CN202210652148.8在审
发明人：赵吉祥;邢凤民;张艳杰;宋新新;潘志远;赵义术;李壮壮;孙磊;刘朝阳;王凯;王婧;刘静;牟黎;崔西友;许园园;颜晨煜;王晓慧;李成志;柴文化;丁克;翟城;郭江震;高铭 -专利权人：国家电网有限公司技术学院分公司
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于数据分析技术领域，提供了一种基于精英遗传聚类算法的学生成绩分析方法及系统，包括：获取学生成绩数据；剔除无效数据，并计算学生成绩数据的特征值；依据特征值，对学生成绩数据进行归一化处理；基于精英遗传聚类算法，对归一化处理后的学生成绩数据进行聚类，得到聚类结果；本发明首先剔除无效数据，并计算学生成绩数据的特征值；然后依据特征值，对学生成绩数据进行归一化处理；最后基于精英遗传聚类算法，对归一化处理后的学生成绩数据进行聚类；采用精英遗传聚类算法，对归一化处理后的学生成绩数据进行聚类，尽可能多的保留上一代的优秀个体，进化到下一代，实现了成绩聚类分析的流程化和的标准化。
一种基于精英遗传算法学生成绩分析方法系统

[发明专利]基于并行改进的K-means算法的大数据文本聚类方法及系统-CN201911393493.9在审
发明人：李雷孝;周成栋;王慧;马志强;王永生 -专利权人：内蒙古工业大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于文本聚类技术领域，尤其涉及基于并行改进的K‑means算法的大数据文本聚类方法及系统，通过Canopy中心点选取算法和K‑means基于距离的聚类算法相结合的SWCK‑means文本聚类算法处理将低维度的大数据文本数据进行聚类，本发明解决了现有技术存在由于K‑means算法没有最优化或局部优化处理，从而导致算法的聚类的准确率和效率低下的问题，具有提高了K‑means算法的聚类的准确率和效率、减少文本的维度、提高聚类的效果以及并行化设计的有益技术效果
基于并行改进 means 算法数据文本方法系统

[发明专利]隐私聚类方法及电子设备、存储介质-CN202310120522.4在审
发明人：李良 -专利权人：深圳市博威创盛科技有限公司
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种隐私聚类方法及电子设备、存储介质。其中，隐私聚类方法包括：获取属性集合和数据集合；基于属性集合，枚举得到若干候选集合；其中，候选集合包括目标数量个候选聚类，候选聚类包含各种隐私属性的第二属性值；基于数据集合，分别度量各个候选集合的聚类代价；基于候选集合的聚类代价，选择候选集合作为目标集合；合并选择到的目标集合，得到待处理集合；从待处理集合抽取目标数量个候选聚类，作为目标聚类。
隐私方法电子设备存储介质

[发明专利]一种基于Sliced-Wasserstein距离的深度自编码进行图像降维并嵌入聚类的方法-CN201911375406.7有效
发明人：郭春生;容培盛;陈华华;应娜 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Sliced‑Wasserstein距离的深度自编码进行图像降维并嵌入聚类的方法，包括步骤：S11.构建基于Sliced‑Wasserstein距离的自编码网络模块；S12.构建聚类模块；S13.将所述构建的自编码网络模块和聚类模块进行联合，构建基于Sliced‑Wasserstein距离的自编码嵌入式聚类网络；S14.初始化构建后的自编码嵌入式聚类网络的聚类中心，将无标签的数据集输入到网络进行迭代训练，并对自编码嵌入式聚类网络进行处理，当所述处理后的自编码嵌入式聚类网络达到预设阈值时，完成最终的聚类。本发明在网络的迭代训练过程中，同时优化了自编码网络模块以及聚类模块，从而达到聚类完成的效果。
一种基于 sliced wasserstein 距离深度编码进行图像嵌入方法

[发明专利]基于人工智能的数据标注方法、装置、设备以及存储介质-CN202210335852.0在审
发明人：徐思琪;孙珂;龚建;潘旭;夏志群;杨哲;卓泽城 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于人工智能的数据标注方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域，尤其数据标注、图像识别、自然语言处理技术领域。具体实现方案为：确定多个参与聚类的样本；根据各个所述参与聚类的样本的向量表示，对所述多个参与聚类的样本进行预聚类，得到多个类簇，每个所述类簇包含至少一个所述参与聚类的样本；接收针对各个所述类簇的标注信息，根据所述标注信息重新确定多个参与聚类的样本，返回执行所述对所述多个参与聚类的样本进行预聚类的步骤，以实现迭代处理；直至满足收敛条件或迭代次数达到次数阈值的情况下，根据所述针对各个所述类簇的标注信息确定聚类结果本公开能够提高聚类标注的准确性。
基于人工智能数据标注方法装置设备以及存储介质

[发明专利]文档聚类系统和方法-CN200710085458.1无效
发明人：车完奎;金晶中;安汉峻 -专利权人： LG电子株式会社
申请日： 2007-03-05 - 公布日： 2007-10-17 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：提供一种文档聚类系统和方法。该方法包括：用于存储文档的文档DB、文档特征编写单元、文档检索单元、聚类处理单元以及聚类DB。文档DB存储文档。聚类处理单元包括代表向量计算器，用于计算检索到的文档的特征向量和代表向量，和相似度计算器，用于使用特征向量和代表向量来计算文档间的相似度。聚类数据库存储由聚类处理单元聚类的文档。
文档系统方法

[发明专利]一种基于信息熵权重增量学习策略的数据聚类集成方法-CN201810810646.4在审
发明人：徐健锋;薛国泽;刘斓;梁伟;严方圆 -专利权人：南昌大学
申请日： 2018-07-23 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于信息熵权重增量学习策略的数据聚类集成方法，包括以下步骤：(1)集成聚类成员生成；(2)基于增量学习思想的局部权重算法处理基础聚类；(3)基于最终的基础聚类集合的聚类集成；(4)结束。本发明可提升集成聚类的抗干扰性、鲁棒性和集成聚类的最终效果。
聚类权重增量数据聚类学习策略信息熵聚类集合算法处理增量学习局部权鲁棒性

[发明专利]一种基于大数据的科技信息聚类方法-CN202010150066.4在审
发明人：丁荣荣 -专利权人：合肥海策科技信息服务有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据的科技信息聚类方法，包括以下步骤：采集用户行为历史数据；用户行为特征分析处理；建立用户行为特征集；建立大数据聚类模型；利用聚类模型对数据集进行聚类处理；将聚类后的信息资源推送给用户本发明利用云计算的高性能集群系统的并行计算能力来解决科技信息聚类面临的大数据处理问题，基于云计算的大数据挖掘开发方便，以并行聚类为目标，屏蔽了底层，提高对大规模数据的处理能力和速度，实现了云计算对数据挖掘中聚类分析的作用
一种基于数据科技信息方法

[发明专利]一种基于搜索引擎的短文本聚类系统及其短文本聚类方法-CN202010194422.2在审
发明人：赵粉玉;徐鹏波;陈尚武 -专利权人：杭州叙简科技股份有限公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于搜索引擎的短文本聚类系统及其短文本聚类方法，一种基于搜索引擎的短文本聚类系统，包括数据预处理模块，搜索引擎数据匹配模块，短文本相似度计算模块，数据处理模块；数据预处理模块是用于负责根据业务实际情况对文本数据进行预处理，所述样本数据即指上述短文本；本发明有效解决了目前聚类方式有计算速度较慢、短文本的聚类效果难以控制、不能实时对某条文本数据进行聚类等缺点问题，而且本发明能够实时将一条文本数据放入其相似的数据集中，而且能够利用搜索引擎数据库的高并发特性实现高效率聚类
一种基于搜索引擎文本系统及其方法

[发明专利]恶意请求检测方法及装置-CN202011359373.X在审
发明人：杨振;张得俊;陈海宇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：该恶意请求检测方法包括：获取请求数据集，所述请求数据集中包含有多个非法请求，所述非法请求是客户端的访问请求中未通过签名认证的请求；对所述多个非法请求进行特征降维处理，得到处理后的特征；基于所述处理后的特征对所述多个非法请求进行聚类处理，得到多个聚类结果；将所述多个聚类结果中的目标聚类结果所包含的非法请求确定为恶意请求，所述目标聚类结果为所述多个聚类结果中包含非法请求的数量最多的聚类结果。
恶意请求检测方法装置

[发明专利]新闻分类方法、装置、设备及介质-CN202111468086.7在审
发明人：李涓子;师凯杰;侯磊;唐杰;许斌 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明提供一种新闻分类方法、装置、设备及介质，获取当前新闻数据；对所述当前新闻数据进行向量化处理，得到当前向量；确定所述当前向量和各历史聚类中心的第一距离中的最小距离；当所述最小距离小于预设值时，将所述当前向量添加到所述最小距离对应的历史聚类中心，得到待处理聚类中心；计算所述待处理聚类中心中任意两个向量之间的第二距离；当存在所述第二距离大于或等于所述预设值时，分割所述待处理聚类中心，得到至少两个子聚类中心；将包括有所述当前向量的子聚类中心对应的类别
新闻分类方法装置设备介质

[发明专利]一种基于接触数权重平滑和特征融合的单细胞Hi-C聚类方法及系统-CN202211243731.X在审
发明人：吴昊;史振岐;周详斐 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于接触数权重平滑和特征融合的单细胞Hi‑C聚类方法及系统，包括：(1)数据预处理；(2)基于接触数权重的平滑；使用权重矩阵来量化不同邻居片段对目标染色体片段的影响；(3)重启随机游走平滑；使用重启随机游走算法对基于接触数权重的平滑处理后的染色体接触矩阵进行平滑处理；(4)接触二值化；(5)主成分提取；使用KPCA进行降维并生成细胞嵌入；(6)特征融合；(7)谱聚类；使用谱聚类算法实现细胞聚类本发明提出的针对单细胞Hi‑C聚类方法性能明显优于现有的聚类方法，大幅提高了处理大规模单细胞Hi‑C数据集时的聚类效果，并且可以识别出数据集中细胞数量较少的细胞类型。
一种基于接触权重平滑特征融合单细胞 hi 方法系统

[发明专利]一种基于分布式结构的大数据聚类方法和装置-CN201510249247.1有效
发明人：马泳宇 -专利权人：成都睿峰科技有限公司
申请日： 2015-05-15 - 公布日： 2018-03-02 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于分布式结构的大数据聚类方法，包括步骤S100，大数据预处理；步骤S200，大数据切分和管理；步骤S300，建立聚类用的超图模型；步骤S400，大数据映射，具体是将切分后的数据块分别映射到超图H＝(V,E)，即每个数据块映射到一个超图；步骤S500，利用超图对每个数据块分别进行聚类处理；步骤S600，对步骤S500得到的每个数据块的聚类结果进行再次聚类，得到最终的聚类结果。本发明利用云平台结合超图理论对大数据进行挖掘聚类处理，实现了大数据分析处理的快速、实时、准确。
一种基于分布式结构数据方法装置