知识聚类方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种知识聚类方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及人工智能领域。所述方法包括：确定待归类知识点中的目标知识点，目标知识点不属于数据库中的任一历史类簇，确定各目标知识点的影响因子，影响因子用于表征目标知识点对与其关联的知识点的影响程度，并根据各目标知识点的影响因子，从目标知识点中确定新增类簇中心，根据新增类簇中心，对各目标知识点进行聚类，得到新增类簇，将新增类簇存储在所述数据库中。采用本方法能够提高聚类的准确度。准确度。准确度。

【技术实现步骤摘要】
知识聚类方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种知识聚类方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的快速发展，人工智能技术在各行各业中得到了广泛的应用，例如，智能客服就得到了普遍应用，为使智能客户准确工作，需要业务人员维护大量的标准问题，以使智能客服在接收到客户的问题后，准确地确定该问题所对应的标准问题，并以此回复标准答案，但上述技术消耗大量劳动力，为解决上述问题，出现了通过聚类方法维护、更新标准问题的技术。
[0003]在传统技术中，需要预先确定类簇的数量和类簇中心，通过待归类知识点与各类簇中心的距离，来确定待归类知识点属于哪一个类簇，在上述过程中，仅能将待归类知识点分到已有的类簇中，无法实现在聚类过程中，实时更新类簇中心，导致聚类的准确度降低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高聚类准确度的知识聚类方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种知识聚类方法。所述方法包括：
[0006]在待归类知识点中存在目标知识点的情况下，确定各所述目标知识点的影响因子，所述目标知识点不属于数据库中的任一历史类簇，所述影响因子用于表征所述目标知识点对与其关联的知识点的影响程度；
[0007]根据各所述目标知识点的所述影响因子，从所述目标知识点中确定新增类簇中心；
[0008]根据所述新增类簇中心，对各所述目标知识点进行聚类，得到新增类簇，将所述新增类簇存储在所述数据库中。
[0009]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0010]针对所述数据库中的任一历史类簇，根据该所述历史类簇的历史类簇中心，从所述历史类簇的历史知识点中确定所述历史类簇对应的预设类簇中心；
[0011]根据各所述历史类簇对应的所述预设类簇中心，对待归类知识点进行聚类，得到所述待归类知识点中归属于各所述历史类簇的第一知识点；
[0012]将所述待归类知识点中除所述第一知识点之外的第二知识点，作为所述目标知识点。
[0013]在其中一个实施例中，所述根据各所述历史类簇对应的所述预设类簇中心，对待归类知识点进行聚类，得到所述待归类知识点中归属于各所述历史类簇的第一知识点，包括：
[0014]针对任一所述历史类簇和任一所述待归类知识点，确定所述待归类知识点与所述
历史类簇对应的所述预设类簇中心的第一相似度；
[0015]在所述第一相似度满足所述历史类簇对应的聚类条件的情况下，将所述待归类知识点作为归属于所述历史类簇的第一知识点。
[0016]在其中一个实施例中，所述确定各所述目标知识点的影响因子，包括：
[0017]针对所述目标知识点中的第一目标知识点，确定所述第一目标知识点与各第二目标知识点的第二相似度，其中，第一目标知识点为所述目标知识点中的任一所述目标知识点，所述第二目标知识点为所述目标知识点中除所述第一目标知识点之外的知识点；
[0018]根据所述第一目标知识点与各所述第二目标知识点的第二相似度，确定知识点集合，所述知识点集合中包括所述第一目标知识点及关联知识点，所述关联知识点为与所述第一目标知识点关联的所述第二目标知识点；
[0019]确定所述知识点集合中各所述目标知识点的激活状态，其中，所述激活状态用于表征所述目标知识点激活成功或者所述目标知识点激活失败；
[0020]根据所述知识点集合中各所述目标知识点的所述激活状态，确定所述第一目标知识点的影响因子。
[0021]在其中一个实施例中，所述确定所述知识点集合中各所述目标知识点的激活状态，包括：
[0022]针对所述知识点集合中的任一第三目标知识点，确定所述第三目标知识点与各第四目标知识点的第三相似度之和，其中，所述第三目标知识点为所述目标知识点中的任一目标知识点，所述第四目标知识点为所述目标知识点中除所述第三目标知识点之外的知识点；
[0023]在所述第三相似度之和满足激活条件的情况下，确定所述目标知识点的激活状态为所述目标知识点激活成功；
[0024]或者，在所述第三相似度之和不满足所述激活条件的情况下，确定所述目标知识点的激活状态为所述目标知识点激活失败。
[0025]在其中一个实施例中，所述根据所述知识点集合中各所述目标知识点的所述激活状态，确定所述第一目标知识点的影响因子，包括：
[0026]根据各所述目标知识点的所述激活状态，确定激活知识数量，所述激活知识数量为所述知识点集合中，激活状态为所述目标知识点激活成功的所述目标知识点的个数；
[0027]确定所述知识点集合中所述目标知识点的总个数；
[0028]根据所述激活知识数量和所述知识点集合中所述目标知识点的总个数，确定所述第一目标知识点的影响因子。
[0029]第二方面，本申请还提供了一种知识聚类装置。所述装置包括：
[0030]第一确定模块，用于在待归类知识点中存在目标知识点的情况下，确定各所述目标知识点的影响因子，所述目标知识点不属于数据库中的任一历史类簇，所述影响因子用于表征所述目标知识点对与其关联的知识点的影响程度；
[0031]第二确定模块，用于根据各所述目标知识点的所述影响因子，从所述目标知识点中确定新增类簇中心；
[0032]第一聚类模块，用于根据所述新增类簇中心，对各所述目标知识点进行聚类，得到新增类簇，将所述新增类簇存储在所述数据库中。
[0033]在其中一个实施例中，所述装置还包括：
[0034]第三确定模块，用于针对所述数据库中的任一历史类簇，根据该所述历史类簇的历史类簇中心，从所述历史类簇的历史知识点中确定所述历史类簇对应的预设类簇中心；
[0035]第二聚类模块，用于根据各所述历史类簇对应的所述预设类簇中心，对待归类知识点进行聚类，得到所述待归类知识点中归属于各所述历史类簇的第一知识点，将所述待归类知识点中除所述第一知识点之外的第二知识点，作为所述目标知识点。
[0036]在其中一个实施例中，所述第二聚类模块还用于：
[0037]针对任一所述历史类簇和任一所述待归类知识点，确定所述待归类知识点与所述历史类簇对应的所述预设类簇中心的第一相似度；
[0038]在所述第一相似度满足所述历史类簇对应的聚类条件的情况下，将所述待归类知识点作为归属于所述历史类簇的第一知识点。
[0039]在其中一个实施例中，所述第一确定模块还用于：
[0040]针对所述目标知识点中的第一目标知识点，确定所述第一目标知识点与各第二目标知识点的第二相似度，其中，第一目标知识点为所述目标知识点中的任一所述目标知识点，所述第二目标知识点为所述目标知识点中除所述第一目标知识点之外的知识点；
[0041]根据所述第一目标知识点与各所述第二目标知识点的第二相似度，确定知识点集合，所述知识点集合中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种知识聚类方法，其特征在于，所述方法包括：在待归类知识点中存在目标知识点的情况下，确定各所述目标知识点的影响因子，所述目标知识点不属于数据库中的任一历史类簇，所述影响因子用于表征所述目标知识点对与其关联的知识点的影响程度；根据各所述目标知识点的所述影响因子，从所述目标知识点中确定新增类簇中心；根据所述新增类簇中心，对各所述目标知识点进行聚类，得到新增类簇，将所述新增类簇存储在所述数据库中。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：针对所述数据库中的任一历史类簇，根据该所述历史类簇的历史类簇中心，从所述历史类簇的历史知识点中确定所述历史类簇对应的预设类簇中心；根据各所述历史类簇对应的所述预设类簇中心，对待归类知识点进行聚类，得到所述待归类知识点中归属于各所述历史类簇的第一知识点；将所述待归类知识点中除所述第一知识点之外的第二知识点，作为所述目标知识点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述历史类簇对应的所述预设类簇中心，对待归类知识点进行聚类，得到所述待归类知识点中归属于各所述历史类簇的第一知识点，包括：针对任一所述历史类簇和任一所述待归类知识点，确定所述待归类知识点与所述历史类簇对应的所述预设类簇中心的第一相似度；在所述第一相似度满足所述历史类簇对应的聚类条件的情况下，将所述待归类知识点作为归属于所述历史类簇的第一知识点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各所述目标知识点的影响因子，包括：针对所述目标知识点中的第一目标知识点，确定所述第一目标知识点与各第二目标知识点的第二相似度，其中，第一目标知识点为所述目标知识点中的任一所述目标知识点，所述第二目标知识点为所述目标知识点中除所述第一目标知识点之外的知识点；根据所述第一目标知识点与各所述第二目标知识点的第二相似度，确定知识点集合，所述知识点集合中包括所述第一目标知识点及关联知识点，所述关联知识点为与所述第一目标知识点关联的所述第二目标知识点；确定所述知识点集合中各所述目标知识点的激活状态，其中，所述激活状态用于表征所述目标知识点激活成功或者所述目标知识点激活失败；根据所述知识点集合中各所述目标知识点的所述激活状态，确定所述第一目...

【专利技术属性】
技术研发人员：王猛，周寅，王慎超，石韵玮，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：