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 老莊走狗 2020-12-21

  論文的主要工作以基于知識圖譜的專利推薦為主題,,從研究背景和意義、國內外研究現(xiàn)狀,、用戶需求分析,、系統(tǒng)概要設計、核心算法設計,、系統(tǒng)詳細設計以及系統(tǒng)實現(xiàn)與測試等幾個方面對基于知識圖譜的專利推薦系統(tǒng)進行詳細描述,。

第1章 緒論

1.1 背景和意義

傳統(tǒng)的文獻檢索方法難以保證快速從海量的文獻集合中獲取關鍵的文獻信息和相關知識,更難挖掘數(shù)據(jù)中蘊含的關聯(lián)關系

本文設計和構建的專利數(shù)據(jù)知識圖譜,,不僅基于專利的TCP分類號,、申請人、地區(qū)等外部信息從宏觀上研究科學技術的發(fā)展概況W,。而且對專利信息進行文本挖掘,,提取科學技術關鍵詞,抽取各專利之間在技術,、合作等方面存在的內在聯(lián)系,,從微觀上研究科學技術發(fā)展的關聯(lián)關系。本文結合現(xiàn)有的中文知識圖譜技術,,對專利數(shù)據(jù)知識圖譜進行構建,,獲取百科知識和科技博客的相關數(shù)據(jù),實現(xiàn)對專利數(shù)據(jù)中的技術名詞,、機構等實體知識進行內容補充,。

1.2 國內外研究現(xiàn)狀

google搜索的知識圖譜,、百度的“知心”知識圖譜,、搜狗的“知立方”,、上海交通大學的學術知識圖譜AceKG,、國內外學者在專利上的研究

1.3 系統(tǒng)解決的主要問題

1.源數(shù)據(jù)獲取與集成

2.專利之間關聯(lián)關系研宄

3.專利數(shù)據(jù)知識圖譜構建

4.面向需求的專利推薦

5.系統(tǒng)設計

1.4 本文主要工作

基于知識圖譜技術,,結合自然語言處理算法,,實現(xiàn)專利數(shù)據(jù)的知識檢索與推薦,,并將其應用到創(chuàng)新工作中,。

1.5 論文的組織結構

第2章系統(tǒng)需求分析

基于知識圖譜的專利推薦系統(tǒng)的目標和用戶需求,,依據(jù)從企業(yè)和普通用戶調研獲取的業(yè)務需求報告,,分析確定系統(tǒng)的需求和功能。

2.1 系統(tǒng)目標與主要任務

  目標:

整合不同來源和結構的數(shù)據(jù),包括專利庫和各種知識平臺等,,提取數(shù)據(jù)中蘊含的知識實體和關系,,結合本文設計的算法模型,,實現(xiàn)專利數(shù)據(jù)知識圖譜構建,、專利知識檢索、面向發(fā)明需求的專利推薦與專利多維展示等功能,。

任務:

1. 數(shù)據(jù)的分析與計算

2. 系統(tǒng)展示結果的可視化設計,。

2.2 系統(tǒng)功能需求分析

2.2.1 多源數(shù)據(jù)獲取

 

2.2.2 專利數(shù)據(jù)處理

 

2.2.3 專利數(shù)據(jù)知識圖譜構建

2.2.4 專利知識檢索

1.專利信息檢索需求分析

2.作者信息檢索需求分析

3.主題信息檢索需求分析

4.機構信息檢索需求分析

2.2.5 面向發(fā)明需求的專利推薦

2.2.6 專利多維展示

2.3 系統(tǒng)非功能性需求分析

頁面設計需求,、系統(tǒng)性能需求,、系統(tǒng)可靠性需求和系統(tǒng)的可擴展性需求。

第3章 系統(tǒng)概要設計

3.1 系統(tǒng)功能架構設計

3.2 系統(tǒng)軟件架構設計

 

3.3 系統(tǒng)技術架構設計

                  

3.4 系統(tǒng)網(wǎng)絡架構設計

                    

第4章 系統(tǒng)詳細設計

4.1 核心算法介紹

4.1.1 基于Keras的深度學習分詞模型

4.1.2 基于TextRank的關鍵詞提取算法

4.1.3 RAKE關鍵短語提取算法

4.1.4 基于K-means的實體識別算法

4.1.5 基于多維評分模型的專利推薦算法

4.2 多源數(shù)據(jù)獲取

4.3 專利數(shù)據(jù)處理

     

4.4 專利數(shù)據(jù)知識圖譜構建

4.4.1 專利分類主題詞庫構建

4.4.2 專利的實體與屬性提取

4.4.3 實體識別

4.4.4 專利的關系與屬性提取

4.4.5 三元組數(shù)據(jù)存儲

4.4.6 專利數(shù)據(jù)知識圖譜構建類圖

4.5 專利知識檢索

4.5.1 專利信息檢索

4.5.2 作者信息檢索

4.5.3 主題信息檢索

4.5.4 機構信息檢索

4.6 面向發(fā)明需求的專利推薦

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