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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第三十研究所
申请日：2023-12-26
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN117827929B
主分类号：G06F16/2458
分类号：G06F16/2458;G06F18/25;G06F18/231;G06F18/22
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开
摘要：本发明提供一种基于组织特征属性自适应更新的组织成员挖掘方法、介质及装置，所述方法包括：抽取组织属性和组织成员属性；将抽取的组织属性和组织成员属性进行向量化表示；对组织属性向量和组织成员属性向量进行属性聚类；根据属性聚类结果进行组织特征属性筛选和自适应更新；利用筛选的组织特征属性进行组织成员挖掘。本发明解决了传统组织特征属性框架和属性值严重依赖专家知识固定不变，没有考虑组织成员属性动态变化过程，导致组织成员识别效果差的问题，提高了组织成员挖掘的准确性和召回率。
主权项：1.一种基于组织特征属性自适应更新的组织成员挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：抽取组织属性和组织成员属性；将抽取的组织属性和组织成员属性进行向量化表示；对组织属性向量和组织成员属性向量进行属性聚类；根据属性聚类结果进行组织特征属性筛选和自适应更新；利用筛选的组织特征属性进行组织成员挖掘；所述抽取组织属性和组织成员属性包括：首先，确定组织属性抽取框架、组织成员属性抽取框架、组织属性和成员属性的映射关系；然后，按照组织属性抽取框架和组织成员属性抽取框架从互联网数据中抽取组织属性和组织成员属性对应的属性值，形成组织属性值列表和组织成员属性值列表；最后，根据组织属性和成员属性的映射关系，将相关联组织属性和组织成员属性的属性值进行融合，替换各自原有的属性值；所述对组织属性向量和组织成员属性向量进行属性聚类包括：利用HDBSCAN算法对组织属性向量和组织成员属性向量进行聚类，得到属性聚类结果以及衡量聚类紧密程度的参数；所述根据属性聚类结果进行组织特征属性筛选和自适应更新包括：首先，设定静态属性筛选阈值y1和动态属性筛选阈值y2，并根据参数的大小选择组织属性和组织成员属性，其中，≥y1的属性定义为静态特征属性，将y1≥≥y2的属性定义为动态特征属性；然后，基于组织属性和组织成员属性的映射关系，剔除关联的组织属性，只保留相关联的组织成员属性，得到静态组织特征属性和动态组织特征属性集合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第三十研究所 一种基于组织特征属性自适应更新的组织成员挖掘方法、介质及装置
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