北京市科学技术研究院徐冠宁获国家专利权
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龙图腾网获悉北京市科学技术研究院申请的专利一种科技情报领域自适应文本分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：CN116737932B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310727874.6，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种科技情报领域自适应文本分类方法是由徐冠宁;吕志坚;杜丽萍;李瑛;廖金花设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种科技情报领域自适应文本分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种科技情报领域自适应文本分类方法，包括训练分类器，建立原始聚类森林；自适应的选择合适的分类器，建立最优聚类森林，其中所述分类器为聚类树算法；测试最新样本，得到集成的最终结果。本发明能提高科技情报领域文本分类的分类效果和泛化能力，从而提高文本分类模型的准确率，进而提高文本分类的准确率。
本发明授权一种科技情报领域自适应文本分类方法在权利要求书中公布了：1.一种科技情报领域自适应文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 训练分类器，建立原始聚类森林； 自适应的选择合适的分类器，建立最优聚类森林，其中所述分类器为聚类树算法； 测试最新样本，得到集成的最终结果； 所述训练分类器，建立原始聚类森林包括：定义一个时间窗口Mmax，Mmax时间段内的分类器才可能适应当前概念，在第t时刻，最近的Mmax个分类器组成一个原始聚类森林，如果t≤Mmax，所有历史分类器都将加入到原始聚类森林中；如果tMmax，只有分类器ft-Mmax+1,ft-Mmax+2,...,ft加入原始聚类森林中； 所述聚类树算法自适应选择策略和投票策略，所述自适应选择策略的用于选择性能良好并且符合当前概念的分类器，所述投票策略用于对预测结果进行集成投票； 在对带概念漂移的文本流进行分类时，不同的时间段参与最终预测的分类器数目显然不一致，当概念稳定时，历史数据块对当前概念的影响较大，分类算法使符合当前概念的历史分类器参与集成分类；当概念发生漂移时，历史数据块的概率分布与新概念不同，分类算法消除集成模型中历史分类器的影响，为了符合实际的概念漂移环境，DCF算法的自适应选择策略依据概念漂移发生的情况动态地改变参与分类的分类器规模。
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