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申请/专利权人：中南大学
申请日：2024-05-17
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118194179A
主分类号：G06F18/2431
分类号：G06F18/2431;G06F18/2323;G06N20/20;G06Q50/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种带噪音数据分类方法，包括获取待分类的目标带噪音数据集；构建包括目标带噪音数据集中所有节点的近邻图；计算图中每个点的局部密度值及对应的依赖点，将每个点及其依赖点之间形成有向边并构建中间图；构造最小生成森林并划分和聚类；根据划分和聚类结果完成目标带噪音数据集的分类。本发明还公开了一种实现所述带噪音数据分类方法的系统，以及包括了所述带噪音数据分类方法的社交网络用户分类方法。本发明通过局部敏感哈希方法对数据进行处理，经过近邻图的构建和最小生成树的聚类，实现了带噪音数据的分类和社交网络的用户分类；而且本发明的可靠性更高，精确性更好。
主权项：1.一种带噪音数据分类方法，其特征在于包括如下步骤：S1.获取待分类的目标带噪音数据集；S2.基于局部敏感哈希算法，构建包括目标带噪音数据集中所有节点的近邻图；S3.针对步骤S2得到的近邻图，计算图中每个点的局部密度值及对应的依赖点，将每个点及其依赖点之间形成有向边，从而构建中间图；S4.基于步骤S2得到的近邻图构造最小生成森林，并基于步骤S3构建的中间图，对构造的最小森林进行划分和聚类；S5.根据步骤S4得到的划分和聚类结果，完成目标带噪音数据集的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 带噪音数据分类方法、系统及社交网络用户分类方法
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