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龍圖騰網獲悉華中科技大學申請的專利一種基于事件圖模型的社交文本數據無監督聚類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116304006B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211104957.1，技術領域涉及：G06F16/35；該發明授權一種基于事件圖模型的社交文本數據無監督聚類方法是由馮丹;胡蝶;謝雨來設計研發完成，并于2022-09-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于事件圖模型的社交文本數據無監督聚類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于事件圖模型的社交文本數據無監督聚類方法。該方法包括：獲取社交文本數據流中的第一節點和第二節點，并挖掘第一節點和第二節點之間的節點關系，生成社交文本數據之間的初始社交事件圖；獲取第二節點的關鍵字，并計算關鍵字的局部重要度；獲取第一節點和第二節點的共有關鍵字，計算每個節點關系對應的節點關系權重；根據節點關系權重將初始社交事件圖映射生成目標社交事件圖；對目標社交事件圖中的所有節點進行深度優先序列遍歷，得到目標聚類結果；根據節點關系回傳目標聚類結果生成社交文本數據的聚類結果。通過充分挖掘社交數據之間的潛在關系，實現了社交文本的高效聚類，為后續輿情分析的數據完整性和時效性提供保障。

本發明授權一種基于事件圖模型的社交文本數據無監督聚類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于事件圖模型的社交文本數據無監督聚類方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 獲取社交文本數據流中的第一節點和第二節點，并挖掘所述第一節點和所述第二節點之間的節點關系，判斷所述第一節點和所述第二節點之間的節點關系；若所述第一節點包含所述第二節點，則所述第一節點和第二節點之間的節點關系為直接關系；若所述第一節點與所述第二節點具有共有關鍵字，則所述第一節點和第二節點之間的節點關系為間接關系；根據所述節點關系連接相關聯的所述第一節點和所述第二節點，生成初始社交事件圖； 獲取所述第二節點的關鍵字，并計算所述關鍵字的局部重要度；獲取所述第一節點和所述第二節點的共有關鍵字，根據所述第二節點的關鍵字的局部重要度和所述共有關鍵字的局部重要度計算每個所述節點關系對應的節點關系權重； 根據所述節點關系權重將所述初始社交事件圖映射生成目標社交事件圖； 對所述目標社交事件圖中的所有節點進行深度優先序列遍歷，得到目標聚類結果； 根據所述節點關系回傳所述目標聚類結果生成所述社交文本數據的聚類結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華中科技大學，其通訊地址為：430074 湖北省武漢市洪山區珞喻路1037號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。