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[发明专利]一种聚类方法及装置-CN201811400831.2在审
发明人：罗玄;黄君实;陈强 -专利权人：北京奇虎科技有限公司
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种聚类方法及装置，所述方法包括：获取包括多个聚类对象的待处理数据以及所述待处理数据的指定目标类别数；其中，所述待处理数据包括多媒体数据、文本数据和/或用户数据；依据各聚类对象的类别属性将所述待处理数据中的各聚类对象进行分类，获得所述指定目标类别数的聚类类别；计算各聚类类别的纯度；结合所述各聚类类别的纯度确认所述待处理数据的最终聚类类别，并输出各最终聚类类别的聚类中心。基于本发明提供的聚类方法，在聚类过程中引入了纯度的计算对聚类结果进行监督，在优化待处理数据聚类过程的同时，提升聚类结果的准确性。
聚类待处理数据聚类过程聚类结果聚类类别目标类别多媒体数据聚类中心类别属性文本数据用户数据输出分类引入优化监督

[发明专利]人脸聚类方法及装置、分类存储方法、介质、电子设备-CN202180000510.7在审
发明人：张文浩;刘瀚文;许景涛 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：公开一种人脸聚类方法及装置、图像分类存储方法、计算机可读存储介质、电子设备，人脸聚类方法包括：对待聚类的图像进行聚类处理，所述聚类处理包括：获取与图像类别库中当前的图像类别的数量等级所对应的相似度阈值；至少两个数量等级所对应的相似度阈值不同；根据当前的相似度阈值以及待聚类人脸图像与所述图像类别库中至少一类图像的相似度，判断图像类别库中是否存在待聚类人脸图像的同类别图像；当存在待聚类人脸图像的同类别图像时，根据待聚类人脸图像的同类别图像的类别标签确定待聚类人脸图像的类别标签；当不存在待聚类人脸图像的同类别图像时，按照第一预设规则为待聚类人脸图像分配类别标签。
人脸聚类方法装置分类存储介质电子设备

[发明专利]类别划分方法、文本分类方法及装置、电子设备、介质-CN202211533755.9在审
发明人：李长林;夏粉;肖冰;曹磊;罗奇帅 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供了一种类别划分方法、文本分类方法及装置、电子设备、介质，该类别划分方法包括：获取第一待聚类文本的类别集合和第二待聚类文本的类别集合；确定第一待聚类文本和第二待聚类文本被归属于相同的候选类别的数量；基于第一待聚类文本和第二待聚类文本的候选类别的总数量、以及被归属于相同的候选类别的数量，确定第一待聚类文本和第二待聚类文本的相似度；基于第一待聚类文本和第二待聚类文本的相似度和预设的相似度阈值确定第一待聚类文本和第二待聚类文本的类别划分结果本申请可以提高类别划分结果的准确性以及文本分类的可靠性。
类别划分方法文本分类装置电子设备介质

[发明专利]短信聚类方法及装置-CN201610191407.6有效
发明人：汪平仄;张涛;陈志军 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2016-03-30 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开是关于一种短信聚类方法及装置，方法包括：根据短信集合中任意两个短信之间的相似度，构建短信集合的相似度矩阵；利用预设相似度阈值对相似度矩阵进行层次聚类，得到参考类别数量；确定类别数量，包括：根据参考类别数量确定第一类别数量和第二类别数量；谱聚类过程，包括：将参考类别数量、第一类别数量和第二类别数量分别作为聚类数量对相似度矩阵进行谱聚类，获得短信聚类结果；当短信聚类结果满足预设条件时，将参考类别数量对应的短信聚类结果确定为目标短信聚类结果该方法在对短信集合中的短信进行聚类时，是基于短信的结构相似度，充分考虑了短信句子的结构和语义之间的相似性，所以使得短信进行聚类的准确性提高。
短信方法装置

[发明专利]数据处理方法及装置-CN202211328747.0在审
发明人：王焜;余赢超 -专利权人：珠海金山数字网络科技有限公司
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本申请提供数据处理方法及装置，其中所述数据处理方法包括：接收针对待聚类业务数据的数据聚类请求，基于所述数据聚类请求确定第一分类标识和第二分类标识；基于所述第一分类标识对所述待聚类业务数据进行聚类，获得初始业务类别集合，其中，所述初始类别集合中包含第一业务类别子集和第二业务类别子集；根据所述第二分类标识对所述第一业务类别子集对应的待聚类业务数据进行聚类，获得目标业务类别集合；基于所述第二业务类别子集和所述目标业务类别集合，确定所述待聚类业务数据对应的聚类结果。
数据处理方法装置

[发明专利]对图像目标检测模型的输出进行可视化的方法和系统-CN202110719824.4在审
发明人：刘世霞;陈长建 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种对利用图像对应的文本训练的图像目标检测模型的输出进行可视化的系统和方法，其中，系统包括：接收模块，用于接收多个训练样本的图像和文本；类别抽取模块，用于抽取图像所包含的目标的类别；目标检测模块用于训练出图像目标检测模型，并利用训练出的模型抽取无标注训练样本的图像包含的目标的位置及类别；图像和类别双聚类模块用于对多个训练样本的图像和类别进行聚类，得到训练样本的图像的聚类结果，类别的聚类结果，以及图像和类别共现聚类结果；可视化模块用于显示图像的聚类结果中每个聚类的代表性图像、所述类别的聚类结果中的每个聚类的名称、以及图像与类别共现聚类结果中的每个共现聚类。
图像目标检测模型输出进行可视化方法系统

[发明专利]一种数据驱动的文本增量聚类方法-CN202210394986.X有效
发明人：杨露;崔莹;代翔;黄细凤 -专利权人：中国电子科技集团公司第十研究所
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据驱动的文本增量聚类方法，属于自然语言处理领域，包括以下步骤：根据已有聚类类别判断是否需要增量聚类，并根据判断结果进行初始化聚类生成聚类类别，或对已有聚类类别进行簇心调整，更新已有聚类类别，实现文本增量聚类。本发明实现对对增量文本的自动聚类，保持已有聚类结果的延续性，提高了文本聚类的准确性。
一种数据驱动文本增量方法

[发明专利]图片整理的方法及装置-CN201410705146.6在审
发明人：陈志军;张涛;张波 -专利权人：小米科技有限责任公司
申请日： 2014-11-26 - 公布日： 2015-03-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本公开是关于一种图片整理的方法及装置，用于改进聚类算法，提高聚类的准确度。所述方法包括：输出依据聚类算法对已有图片进行聚类处理后的多个类别；接收对所述多个类别中的至少一个类别的拆分操作，所述拆分操作用于将一个类别拆分为至少两个类别；根据所述拆分操作，将所述一个类别拆分为至少两个类别；建立所述两个类别之间的互斥关系，所述互斥关系用于记录在后续聚类处理中固定的互斥类别。本实施例基于用户的对类别的操作改进聚类算法，使得后续再次采用聚类算法时，可提高聚类的准确度。
图片整理方法装置

[发明专利]应用分类方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202010301767.3在审
发明人：赵琳琳 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-04-16 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种应用分类方法、装置、电子设备以及存储介质，包括：采集待分类应用的标识；当所述标识包含预设聚类中心集合中至少一个聚类中心时，将所述标识包含的聚类中心确定为参考聚类中心，所述聚类中心集合包括多个聚类中心，所述聚类中心由多个已知类别的应用标识聚类得到的；计算所述标识与所述参考聚类中心之间的相似度；将相似度大于等于预设阈值的参考聚类中心所对应的类别标注为所述标识的初始应用类别；基于所述聚类中心集合对标注后标识以及所述已知类别的应用标识进行聚类处理，得到目标聚类中心集合；根据所述目标聚类中心集合对应的已知应用类别确定所述待分类应用的类别，该方案可以提高识别应用分类的效率。
应用分类方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]数据筛选方法、装置、存储介质及电子设备-CN201911340834.6在审
发明人：郭子亮 -专利权人： OPPO（重庆）智能科技有限公司
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据筛选方法、装置、存储介质及电子设备，其中，通过获取已标注类别的数据样本的样本标识，并获取对应样本标识的标识向量；然后，将已标注类别的类别数作为聚类类别数对标识向量进行聚类处理；然后，对于每一聚类类别，获取其聚类中心标识向量与非聚类中心标识向量的相似度；然后，确定出每一聚类类别中与聚类中心标识向量的相似度未达到预设相似度的目标非聚类中心标识向量，将其表征的数据样本的已标注类别判定为标注噪声；最后，滤除每一聚类类别中目标非聚类中心标识向量所对应的数据样本，从而达到提高数据样本标注质量的目的，以为机器学习提供高质量的数据样本。
数据筛选方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种音频推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202110739029.1在审
发明人：董旭;曹斌 -专利权人：东软睿驰汽车技术（大连）有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F16/635 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种音频推荐方法、装置、设备及存储介质，包括：获取每个历史用户的用户信息；根据用户信息对历史用户进行聚类，生成包括聚类类别集合的用户聚类结果；获取目标聚类类别对应的各个历史用户的推荐音频内容，将目标聚类类别对应的各个历史用户的推荐音频内容添加到目标聚类类别对应的推荐音频内容集合中；将当前用户的用户历史信息与目标聚类类别对应的各个历史用户的用户信息进行比较，得到当前用户的所属的目标聚类类别；向当前用户推荐当前用户的所属的目标聚类类别对应的待推荐音频内容集合中的音频内容。通过当前用户的用户信息的聚类类别对应的推荐音频内容集合获得的对当前用户的音频内容推荐是更加精准的。
一种音频推荐方法装置设备存储介质

[发明专利]文本聚类方法、装置、电子设备及计算机程序产品-CN202111264094.X在审
发明人：万飞 -专利权人：语联网（武汉）信息技术有限公司
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请涉及文本处理技术领域，提供一种文本聚类方法、装置、电子设备及计算机程序产品，该方法包括：根据预训练词向量集合和各个待聚类文本的类别标签关键词和文本关键词，计算各个待聚类文本的类别标签关键词向量和文本关键词向量；根据预训练词向量集合和预设知识图谱中的各个聚类文档，计算预设知识图谱中各个簇类的类别平均关键词向量和类别文档平均关键词向量；根据各个待聚类文本的类别标签关键词向量和文本关键词向量，与各个簇类的类别平均关键词向量和类别文档平均关键词向量，之间的相似度值对各个待聚类文本进行聚类。本申请实施例提供的文本聚类方法通过知识图谱和词向量对待聚类文本进行聚类，提升了文本聚类的效率。
文本方法装置电子设备计算机程序产品

[发明专利]一种基于类别合并的脉冲信号聚类分选方法-CN201610464712.8有效
发明人：赵彬;季柄任;李宏博;宿愿 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2016-06-23 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于类别合并的脉冲信号聚类分选方法，本发明涉及基于类别合并的脉冲信号聚类分选方法。本发明的目的是为了解决现有聚类结果中的类别数正确率低，类并合并后的聚类数目与真实信号数目不符的缺点。一种基于类别合并的脉冲信号聚类分选方法具体是按照以下步骤进行的：步骤一、确定初始聚类中心和分类距离；步骤二、得到新的聚类中心；步骤三、计算新的聚类中心之间是否满足信号特征；步骤四、将满足信号特征的聚类中心合并，完成类别合并的信号聚类分选。
一种基于类别合并脉冲信号分选方法

[发明专利]文本数据的多样性检测方法、装置及电子设备-CN202211445143.4在审
发明人：李长林;夏粉;肖冰;曹磊;罗奇帅 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供了一种文本数据的多样性检测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取与m个类别标签相对应的m个类别的原始文本数据；分别从每个类别的原始文本数据中提取j个种子点数据，得到j组种子点集合；每组种子点集合中包含m个种子点数据；根据每组种子点集合中包含的m个种子点数据，对m个类别的原始文本数据执行j次聚类处理，得到j次聚类结果；针对每个类别标签所对应的类别，将与类别的j次聚类结果相对应的j个聚类簇确定为类别的类别聚类簇；针对每个类别，根据类别的类别聚类簇中包含的聚类文本数据与类别的类别标签所对应的原始文本数据，检测类别的数据多样性。该方式能够准确检测各个类别的文本数据的多样性。
文本数据多样性检测方法装置电子设备

[发明专利]内容聚类方法及装置-CN201810272661.8在审
发明人：刘荣 -专利权人：优酷网络技术(北京)有限公司
申请日： 2018-03-29 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G06F16/75 文献下载
摘要：本公开涉及内容聚类方法及装置。该方法包括：确定候选内容的标签；对具有相同标签的候选内容进行聚类，确定各个候选内容所属的类别；若第一类别和第二类别中的候选内容的相似度满足第一条件，则合并所述第一类别和所述第二类别。本公开通过确定候选内容的标签，对具有相同标签的候选内容进行聚类，确定各个候选内容所属的类别，若第一类别和第二类别中的候选内容的相似度满足第一条件，则合并第一类别和第二类别，由此能够自动进行内容聚类，无需人工进行内容聚类，节省了人力，易于对大量的内容进行聚类，并能对相似度满足第一条件的类别进行合并，避免存在大量相似的类别。
候选内容第一条件内容聚类相似度标签聚类合并

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