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基于半监督学习算法的移动设备实体识别方法及装置

摘要

本申请公开一种基于半监督学习算法的移动设备实体识别方法和装置。其中,基于半监督学习算法的移动设备实体识别方法包括:根据确定的移动设备的识别符的共现关系稀疏图中节点的属性特征和用于所述移动设备实体识别的有标记的数据,利用半监督学习算法的损失函数进行迭代运算,确定识别符所属移动设备中心的特征和所述移动设备中心的特征,通过判断识别符所属移动设备中心的特征是否相同以及识别符所属移动设备中心的特征与每个设备中心的特征的相似度,确定多个识别符唯一对应的移动设备。通过利用少量有标记数据结合半监督学习算法损失函数,进行移动设备实体识别,提高了移动设备实体识别的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN110874465B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN201811011479.3

  • 申请日2018-08-31

  • 分类号G06F21/44(20130101);H04W12/71(20210101);H04W12/72(20210101);

  • 代理机构11644 北京清源汇知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人冯德魁;窦晓慧

  • 地址 310013 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

  • 入库时间 2022-08-23 13:03:01

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