编码模型的获取方法、聚类方法、装置、设备及介质
公开
摘要
本申请公开了一种编码模型的获取方法、聚类方法、装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。方法包括：获取各个样本对象的标注属性值和每两个样本对象之间的标注距离关系，标注距离关系用于表示标注出的每两个样本对象之间的距离关系；基于各个样本对象的标注属性值和每两个样本对象之间的标注距离关系，确定各个样本对象的对象特征；基于各个样本对象的对象特征确定各个样本对象的预测属性值；基于各个样本对象的标注属性值和各个样本对象的预测属性值，获取编码模型。本申请中样本对象的对象特征的准确性较高，使得编码模型的准确性也较高，进一步提高了聚类结果的准确性。
基本信息
专利标题 ：
编码模型的获取方法、聚类方法、装置、设备及介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114492761A
申请号 ：
CN202210133749.8
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-02-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吴子涵姚建华
申请人 ：
腾讯科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
代理机构 ：
北京三高永信知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
李文静
优先权 ：
CN202210133749.8
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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