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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)人民解放軍國(guó)防科技大學(xué)申請(qǐng)的專利基于超圖的標(biāo)簽聚類方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116955619B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310929444.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/35；該發(fā)明授權(quán)基于超圖的標(biāo)簽聚類方法是由范強(qiáng);周曉磊;嚴(yán)浩;張驍雄;王芳瀟;陸斌;華悅琳設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-07-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于超圖的標(biāo)簽聚類方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于超圖的標(biāo)簽聚類方法，屬于標(biāo)簽聚類技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明將標(biāo)簽視為超圖中的頂點(diǎn)，定義超圖G＝V,ε,W，基于標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，構(gòu)建標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)超圖，基于先驗(yàn)知識(shí)，構(gòu)建標(biāo)簽知識(shí)超圖；將標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)超圖和標(biāo)簽知識(shí)超圖進(jìn)行疊加得到疊加超圖；基于標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，采用Bert預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型生產(chǎn)標(biāo)簽初始特征向量；利用疊加超圖對(duì)標(biāo)簽初始特征向量進(jìn)行卷積運(yùn)算獲得新的標(biāo)簽特征表示，將新的特征表示作為聚類算法的輸入，從而完成標(biāo)簽聚類。本發(fā)明引入超圖結(jié)構(gòu)來(lái)建模高階標(biāo)簽關(guān)系，考慮了標(biāo)簽間的復(fù)雜關(guān)系，使得相關(guān)標(biāo)簽的特征表示趨于相似，能夠?qū)?biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行更加精確的劃分，提升標(biāo)簽的聚類效果。

本發(fā)明授權(quán)基于超圖的標(biāo)簽聚類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于超圖的標(biāo)簽聚類方法，將標(biāo)簽視為超圖中的頂點(diǎn)，定義超圖G＝V,ε,W，其中，V＝[vi]表示超圖的頂點(diǎn)的集合，ε＝[ei]表示超邊的集合，n＝|V|表示頂點(diǎn)個(gè)數(shù)，m＝|ε|表示超邊個(gè)數(shù)，W＝diagw1,w2,...,wn為m×m的對(duì)角矩陣，主對(duì)角線上的元素wi分別表示各個(gè)超邊的權(quán)值，將W初始化為單位矩陣以視為所有超邊的權(quán)值相同，其特征在于，步驟包括： 基于標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，構(gòu)建標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)超圖，基于先驗(yàn)知識(shí)，構(gòu)建標(biāo)簽知識(shí)超圖；所述標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)超圖構(gòu)建步驟包括： 對(duì)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集中的標(biāo)簽對(duì)的共現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，獲得標(biāo)簽共現(xiàn)矩陣M； 基于標(biāo)簽共現(xiàn)矩陣M，利用條件概率公式計(jì)算標(biāo)簽的條件概率矩陣P； 基于標(biāo)簽的條件概率矩陣P-，利用最近鄰搜索方法構(gòu)建超圖關(guān)聯(lián)矩陣Hs；所述超圖關(guān)聯(lián)矩陣Hs表示為： 其中，vi表示第i個(gè)頂點(diǎn)，i＝1,2,...,n，j＝1,2,...,m，Vj表示第j個(gè)頂點(diǎn)的K個(gè)最近鄰居集合； 在標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)超圖Hs的基礎(chǔ)上添加一個(gè)單位矩陣，得到標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)超圖關(guān)聯(lián)矩陣H′s，所述標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)超圖關(guān)聯(lián)矩陣表示標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)超圖結(jié)構(gòu)； 其中，條件概率矩陣P∈Rn×n，條件概率矩陣P中的元素Pij＝Plj|li表示標(biāo)簽li出現(xiàn)時(shí)標(biāo)簽lj出現(xiàn)的概率，i,j＝1,2,...,n； 將標(biāo)簽統(tǒng)計(jì)超圖和標(biāo)簽知識(shí)超圖進(jìn)行疊加得到疊加超圖； 基于標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，采用Bert預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型生產(chǎn)標(biāo)簽初始特征向量； 在疊加超圖上對(duì)標(biāo)簽初始特征向量進(jìn)行卷積運(yùn)算獲得新的標(biāo)簽特征表示，將新的特征表示作為聚類算法的輸入，從而完成標(biāo)簽聚類。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)人民解放軍國(guó)防科技大學(xué)，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市秦淮區(qū)后標(biāo)營(yíng)18號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。