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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于事件图模型的社交文本数据无监督聚类方法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：CN116304006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211104957.1，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于事件图模型的社交文本数据无监督聚类方法是由冯丹;胡蝶;谢雨来设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件图模型的社交文本数据无监督聚类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于事件图模型的社交文本数据无监督聚类方法。该方法包括：获取社交文本数据流中的第一节点和第二节点，并挖掘第一节点和第二节点之间的节点关系，生成社交文本数据之间的初始社交事件图；获取第二节点的关键字，并计算关键字的局部重要度；获取第一节点和第二节点的共有关键字，计算每个节点关系对应的节点关系权重；根据节点关系权重将初始社交事件图映射生成目标社交事件图；对目标社交事件图中的所有节点进行深度优先序列遍历，得到目标聚类结果；根据节点关系回传目标聚类结果生成社交文本数据的聚类结果。通过充分挖掘社交数据之间的潜在关系，实现了社交文本的高效聚类，为后续舆情分析的数据完整性和时效性提供保障。

本发明授权一种基于事件图模型的社交文本数据无监督聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事件图模型的社交文本数据无监督聚类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取社交文本数据流中的第一节点和第二节点，并挖掘所述第一节点和所述第二节点之间的节点关系，判断所述第一节点和所述第二节点之间的节点关系；若所述第一节点包含所述第二节点，则所述第一节点和第二节点之间的节点关系为直接关系；若所述第一节点与所述第二节点具有共有关键字，则所述第一节点和第二节点之间的节点关系为间接关系；根据所述节点关系连接相关联的所述第一节点和所述第二节点，生成初始社交事件图； 获取所述第二节点的关键字，并计算所述关键字的局部重要度；获取所述第一节点和所述第二节点的共有关键字，根据所述第二节点的关键字的局部重要度和所述共有关键字的局部重要度计算每个所述节点关系对应的节点关系权重； 根据所述节点关系权重将所述初始社交事件图映射生成目标社交事件图； 对所述目标社交事件图中的所有节点进行深度优先序列遍历，得到目标聚类结果； 根据所述节点关系回传所述目标聚类结果生成所述社交文本数据的聚类结果。

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