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摘要：本发明公开了一种针对开源情报的文本聚类算法优化方法，属于人工智能技术领域，包括如下步骤：获取开源情报文本，并对开源情报文本进行分词、清洗和过滤，得到情报词表；根据历史关键词库，基于关键词权重模型计算得到情报词表中各关键词的权重值，并选取权重值由高到低排序的前N个关键词构建目标关键词表；利用词袋模型对目标关键词表中的关键词进行向量化处理，并基于TF‑IDF模型和关键词权重修正系数，生成若干目标词向量；根据聚类算法，对目标词向量进行若干次聚类，得到若干聚类结果；基于各聚类结果，更新历史关键词库，完成针对开源情报的文本聚类算法优化。本发明解决了开源情报的文本聚类算法聚类效率和准确性不足的问题。
主权项：1.一种针对开源情报的文本聚类算法优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取开源情报文本，并对开源情报文本进行分词、清洗和过滤，得到情报词表；S2、根据历史关键词库，基于关键词权重模型计算得到情报词表中各关键词的权重值，并选取权重值由高到低排序的前N个关键词构建目标关键词表；S3、利用词袋模型对目标关键词表中的关键词进行向量化处理，并基于TF-IDF模型和关键词权重修正系数，生成若干目标词向量；S4、根据聚类算法，对目标词向量进行若干次聚类，得到若干聚类结果；S5、基于各聚类结果，优化更新历史关键词库，完成针对开源情报的文本聚类算法优化。
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百度查询： 北京道达天际科技股份有限公司 一种针对开源情报的文本聚类算法优化方法
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