一种服装设计资源知识图谱构建中的多视角聚类方法

摘要

本发明具体涉及一种服装设计资源知识图谱构建中的多视角聚类方法，属于智能服装设计技术领域。首先将待聚类数据样本特征空间的每一维特征当成一个视角，形成多视角数据集，并利用模糊C均值算法在每一维特征空间上进行聚类，得到每一维特征空间的DBI指数；然后，构建基于变体信息熵的多视角聚类模型，其中，变体信息熵是指在香农熵中引入DBI指数来控制权重学习，并求解权重和视角模糊隶属度的迭代规则。进行迭代求解，且在迭代过程中，按照事先预定的约减规则，对噪声视角或者弱相关视角进行约减；最后，利用加权融合策略求解最终的聚类结果。本发明在服装设计资源知识图谱自底向上构建过程中，对命名实体的实体链接和语义消歧具有较好的效果。