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申请/专利权人：山西大学
摘要：本发明公开了一种基于多视图属性图聚类的新闻文本分析方法，属于聚类分析和新闻文本分析技术领域。针对传统的多视图聚类方法在处理新闻文本时面临着无法充分利用和表达一致性信息的问题，本发明从新闻文本中提取文本内容特征、社交传播行为特征以及发布环境特征等视图；基于每个新闻文本所属的话题构造关系网络；构建双重优化表征的深度多视图聚类网络；将特征视图和关系网络输入到双重优化表征的深度多视图聚类网络，通过最小化不同模块的损失训练聚类网络，从而生成伪标签。在新闻文本分析中，本发明能将文本按照内容相似性进行分组，形成不同的簇或类别，有助于新闻机构对新闻内容进行高效的分类和整理，提高信息管理的效率。
主权项：1.一种基于多视图属性图聚类的新闻文本分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采用自然语言处理技术从新闻文本中提取文本内容特征视图、社交传播行为特征视图和发布环境特征视图；步骤2，基于每个新闻文本所属的话题构建相应的关系网络；步骤3，构建双重优化表征的深度多视图聚类网络，该网络包括多视图图卷积模块、互信息表征增强模块、融合模块和聚类模块；步骤4，将特征视图和关系网络输入到双重优化表征的深度多视图聚类网络，通过最小化不同模块的损失，训练聚类网络，从而生成伪标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西大学 一种基于多视图属性图聚类的新闻文本分析方法
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