[发明专利]一种服装设计资源知识图谱构建中的多视角聚类方法在审
| 申请号： | 201911200698.0 | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN110765279A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 杨娟;张远鹏 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 32200 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明具体涉及一种服装设计资源知识图谱构建中的多视角聚类方法，属于智能服装设计技术领域。首先将待聚类数据样本特征空间的每一维特征当成一个视角，形成多视角数据集，并利用模糊C均值算法在每一维特征空间上进行聚类，得到每一维特征空间的DBI指数；然后，构建基于变体信息熵的多视角聚类模型，其中，变体信息熵是指在香农熵中引入DBI指数来控制权重学习，并求解权重和视角模糊隶属度的迭代规则。进行迭代求解，且在迭代过程中，按照事先预定的约减规则，对噪声视角或者弱相关视角进行约减；最后，利用加权融合策略求解最终的聚类结果。本发明在服装设计资源知识图谱自底向上构建过程中，对命名实体的实体链接和语义消歧具有较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一维特征 多视角 求解 视角 服装设计 信息熵 变体 迭代 构建 聚类 模糊C均值算法 设计技术领域 模糊隶属度 语义 迭代过程 加权融合 聚类结果 聚类模型 聚类数据 命名实体 图谱构建 样本特征 智能服装 权重和 弱相关 数据集 链接 消歧 控制权 噪声 图谱 引入 学习 | ||
【主权项】：
1.一种服装设计资源知识图谱构建中的多视角聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、将待聚类数据样本特征空间的每一维特征当成一个视角，形成多视角数据集；/n步骤2、利用模糊C均值算法在每一维特征空间上进行聚类，得到每一维特征空间的Davies-Bouldin指数；/n步骤3、利用Davies-Bouldin指数构建基于变体信息熵的多视角聚类模型，并求解视角模糊隶属度，类中心以及视角权重系数的迭代规则；/n步骤4、进行迭代求解，且在迭代过程中，利用制定的约减规则，对噪声视角或者弱相关视角进行约减；/n步骤5、利用加权融合策略求解最终的聚类结果。/n
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