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龙图腾网获悉腾讯云计算(北京)有限责任公司申请的专利一种数据挖掘方法、装置和计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110598065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910801360.4，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权一种数据挖掘方法、装置和计算机可读存储介质是由余莉萍;石楷弘;王吉;陈志博设计研发完成，并于2019-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据挖掘方法、装置和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种数据挖掘方法、装置和计算机可读存储介质；本发明实施例在对待处理数据集进行特征提取，以构造特征空间，在特征空间中提取节点特征，以生成待处理数据集的图数据，该图数据至少包括一个节点，在图数据中筛选出该节点对应的数据簇，计算数据簇的数据纯净度，得到数据簇的簇内纯度，当簇内纯度低于预设纯度阈值时，获取节点在待处理数据集中对应的数据，得到挖掘的数据；由于该方案不仅考察了数据簇内所有的特征信息，而且通过数据簇内的簇内纯度去评估坏档，进而进行坏档挖掘，降低了对特征表征的过渡依赖，可以更加快速、高效的、准确的挖掘出数据中的坏档Badcase，从而提高数据中坏档的命中率。

本发明授权一种数据挖掘方法、装置和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据挖掘方法，其特征在于，应用于电子设备，包括： 对待处理数据集进行特征提取，以构造特征空间，所述待处理数据集中数据的类型包括图像类型或文本类型； 在所述特征空间中提取节点特征，以生成所述待处理数据集的图数据，所述图数据至少包括一个节点； 在所述图数据中筛选出所述节点对应的数据簇，包括：在所述图数据中搜索所述节点对应的邻节点；在所述图数据中对所述节点和对应的所述邻节点进行聚类，得到所述节点的聚类图，所述邻节点包括与所述节点直接相邻的节点、与所述节点在所述图数据中相隔距离在预设距离阈值内的节点；在所述聚类图中生成所述节点的聚类子图，将所述聚类子图作为所述节点对应的数据簇； 计算所述数据簇的数据纯净度，得到所述数据簇的簇内纯度，包括：所述数据簇内每个所述节点将与其直接相连的所述邻节点发送的特征信息聚集起来进行特征信息的融合，得到所述数据簇内的数据信息；根据所述数据信息对所述数据簇内的数据进行分类；根据分类结果，计算所述数据簇的数据纯净度，得到所述数据簇的簇内纯度； 当所述节点对应的所述数据簇的所述簇内纯度低于预设簇内纯度阈值时，根据所述节点的所述聚类子图在所述聚类图中的位置，获取所述节点在待处理数据集中对应的数据，得到挖掘的数据，所述挖掘的数据为坏档,所述簇内纯度不低于所述预设簇内纯度阈值的所述节点对应的所述数据簇中不包含所述坏档，所述坏档为对应的所述数据簇内存在多个不同类别的数据。

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