浙江工业大学曹斌获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种面向无监督聚类的热点事件内部评价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：CN115391518B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202210835581.5，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种面向无监督聚类的热点事件内部评价方法是由曹斌;杨晨;范菁设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向无监督聚类的热点事件内部评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向无监督聚类的热点事件内部评价方法，该方法解决了目前基于聚类内部评价的电信热点事件发现方法存在的效率低下和准确率不高的问题。该方法是通过对电信投诉数据使用预训练模型进行预处理得到其特征空间，然后使用k‑Means聚类算法得到聚类结果，通过衡量热点事件簇的平均微分熵来判断聚类结果的紧密性，再通过衡量每个热点事件簇的簇心所构成空间的微分熵来判断聚类结果的分离性，最终筛选出更好的聚类结果的电信投诉热点事件的内部评估的方法。该方法通过使用微分熵来衡量聚类结果的紧密性和分离性，具有较低的时间复杂度，可以更加有效地评估聚类结果。进而可以提高电信热点事件发现的效率和准确率。
本发明授权一种面向无监督聚类的热点事件内部评价方法在权利要求书中公布了：1.一种面向无监督聚类的热点事件内部评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对一批投诉工单通过预处理删除文本多余的空格和标点符号，使用BERT模型得到每个投诉工单的特征表示，所有投诉工单的特征表示构成特征空间； 2使用不同的参数k值初始化的k‑Means聚类算法作用于这批投诉工单的特征空间，得到若干个不相交的子集，即聚类结果；其中每个子集称为一个事件簇；所述k值的范围为2到其中N为一批投诉工单的数量； 3通过衡量所有事件簇的平均微分熵来判断聚类结果的紧密性；再通过衡量每个事件簇的簇心所构成空间的微分熵来判断聚类结果的分离性；所述紧密性和分离性的分布为不同聚类结果下的归一化后的值； 4将步骤3所述的紧密性减去分离性，将相减后得到的值对聚类结果效果进行内部评价，得到最优聚类结果即获得投诉工单中的热点事件。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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