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一种基于卷积神经网络的社交网络文本聚类方法[发明专利]

来源:小奈知识网
专利内容由知识产权出版社提供

专利名称:一种基于卷积神经网络的社交网络文本聚类方法专利类型:发明专利

发明人:金志刚,胡博宏,罗咏梅申请号:CN201611027489.7申请日:20161117公开号:CN106776740A公开日:20170531

摘要:本发明公开一种基于卷积神经网络的社交网络文本聚类方法,包括下列步骤:文本预处理:过滤无用字符,同时转换为词向量。特征映射:通过局部特征保持算法将词向量映射为卷积神经网络模型可用的二元特征向量,作为卷积神经网络训练的目标特征。卷积神经网络:卷积神经网络训练过程,以词向量为输入,二元特征向量为目标特征进行训练。K‑means聚类:根据卷积神经网络输出的二元特征向量,使用机器学习中的无监督学习算法K‑means进行聚类,获得聚类结果。

申请人:天津大学

地址:300072 天津市南开区卫津路92号

国籍:CN

代理机构:天津市北洋有限责任专利代理事务所

代理人:程毓英

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