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    合法重庆时时彩平台: 进行网络资源聚类的方法及装置.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201310642355.6

    申请日:

    2013.12.03

    公开号:

    CN103678545A

    公开日:

    2014.03.26

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06F 17/30申请公布日:20140326|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20131203|||公开
    IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
    申请人: 北京奇虎科技有限公司; 奇智软件(北京)有限公司
    发明人: 白明
    地址: 100088 北京市西城区新街口外大街28号D座112室(德胜园区)
    优先权:
    专利代理机构: 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 代理人: 姜精斌
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310642355.6

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.12.12|||2014.04.23|||2014.03.26

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明实施例提供一种进行网络资源聚类的方法及装置,解决现有网络资源聚类时无法同时保证效率和准确度的问题。该方法根据总的聚类数量,设置对网络资源进行聚类处理的层数,确定每层对应的子聚类数量,对每层对待聚类的网络资源处理时,并行的分别对每组待聚类的网络资源进行处理。本发明实施例中将聚类处理的过程分层处理,在对网络资源进行聚类处理时,每一层针对上一层聚类后的每组网络资源分别进行聚类处理,提高采用K-Means算法对网络资源聚类处理的效率,并且在每层都遍历待聚类的网络资源,并且在每层采用K-Means算法,根据设置的迭代次数或距离阈值收敛条件进行聚类处理,在提高聚类效率的同时也能保证聚类结果的精确性。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种进行网络资源聚类的方法,其特征在于,所述方法包括:
    根据设置的总的聚类数量,及对网络资源进行聚类处理的层数,确定每层对应的子聚类数量,其中所述层数大于等于2;
    针对每层中每组待聚类的网络资源,分别并行进行下述步骤:
    针对每组待聚类的网络资源,根据该层对应的子聚类数量,在该组中初始化得到相应数量的中心点;
    根据该组中的每个中心点及该组中待聚类的网络资源,采用K-Means算法进行聚类处理;并
    当确定当前为最后一层聚类处理时,输出网络资源的聚类结果,否则,将当前聚类后的每组网络资源作为下一层聚类处理的每组待聚类的网络资源,进行下一层的聚类处理。

    2.  如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法在对网络资源进行第一层的聚类处理之前,所述方法还包括:
    判断待聚类的网络资源的维度是否不大于设定的维度阈值;
    当待聚类的网络资源的维度大于设定的维度阈值时,按照设置的降低维度的方法对待聚类的网络资源进行降维处理。

    3.  如权利要求2所述的方法,其特征在于,当对待聚类的网络资源进行降维处理后,所述输出网络资源的聚类结果之前,所述方法还包括:
    针对每组聚类后的网络资源,根据每个网络资源降低的维度,对该网络资源进行升高维度的处理。

    4.  如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述按照设置的降低维度的方法对待聚类的网络资源进行降维处理包括:
    在所述待聚类的网络资源中进行数据采样,根据采样后的数据及设置的降低维度的方法,确定降维模型;
    根据降维模型及待聚类的网络资源,对待聚类的网络资源进行降维处理。

    5.  如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述网络资源包括:
    图片资源、文字资源和音频资源。

    6.  如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在该组中初始化得到相应数量的中心点包括:
    判断当前进行的是否为第一层聚类处理;
    若当前进行的是第一层聚类处理,将总的网络资源作为第一层进行聚类处理的一组待聚类的网络资源,根据该第一层对应的子聚类数量,在该组待聚类的网络资源中初始化得到相应数量的中心点;
    否则,该每组待聚类的网络资源为上一层聚类后得到的每组网络资源,根据该层对应的子聚类数量,在每组待聚类的网络资源中初始化,得到相应数量的中心点。

    7.  一种进行网络资源聚类的装置,其特征在于,所述装置包括:
    确定???,用于根据设置的总的聚类数量,及对网络资源进行聚类处理的层数,确定每层对应的子聚类数量,其中所述层数大于等于2;
    聚类???,用于针对每层中每组待聚类的网络资源,分别并行进行下述步骤:针对每组待聚类的网络资源,根据该层对应的子聚类数量,在该组中初始化得到相应数量的中心点;根据该组中的每个中心点及该组中待聚类的网络资源,采用K-Means算法进行聚类处理;
    判断???,用于判断聚类??榈鼻敖械氖欠裎詈笠徊憔劾啻?;
    输出返回???,用于当判断??槿范ǖ鼻拔詈笠徊憔劾啻硎?,输出网络资源的聚类结果,否则,将当前聚类后的每组网络资源作为下一层聚类处理的每组待聚类的网络资源,返回聚类??榧绦?。

    8.  如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
    降维???,用于判断待聚类的网络资源的维度是否不大于设定的维度阈值;当待聚类的网络资源的维度大于设定的维度阈值时,按照设置的降低维度的方法对待聚类的网络资源进行降维处理。

    9.  如权利要求8所述的装置,其特征在于,所述输出返回???,还用于当降维??槎源劾嗟耐缱试唇薪滴砗?,针对每组聚类后的网络资源,根据每个网络资源降低的维度,对该网络资源进行升高维度的处理。

    10.  如权利要求8所述的装置,其特征在于,所述降维???,具体用于在所述待聚类的网络资源中进行数据采样,根据采样后的数据及设置的降低维度的方法,确定降维模型;根据降维模型及待聚类的网络资源,对待聚类的网络资源进行降维处理。

    关 键 词:
    进行 网络资源 方法 装置
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