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申请/专利权人：广州博士信息技术研究院有限公司

摘要：本申请提供的结合创新资源数据的画像分析方法及系统，对资源画像描述内容进行画像特征提取，得到历史画像重要描述，将语义描述与画像语义主题样本的画像主题绑定的语义描述进行显著性描述，并通过得到的显著性描述情况对历史画像重要描述进行画像语义主题分析，以确定画像语义主题数据。在画像语义主题优化过程中，筛选通过画像特征提取到语义描述，通过历史画像重要描述的画像主题绑定的语义描述与画像语义主题样本的画像主题绑定的语义描述的显著性描述情况对历史画像重要描述进行画像语义主题分析，从而利用画像语义主题样本对历史画像重要描述进行分析，能够提高画像语义主题优化的关键特征集，提高画像语义主题优化的准确性和可信度。

主权项：1.一种结合创新资源数据的画像分析方法，其特征在于，应用于画像分析系统，所述方法至少包括：获得待进行分析的创新资源数据绑定的资源画像描述内容；对所述待进行分析的创新资源数据绑定的资源画像描述内容进行画像特征提取，获得历史画像重要描述；筛选所述历史画像重要描述的画像主题绑定的语义描述；将所述历史画像重要描述的画像主题绑定的语义描述与画像语义主题样本的画像主题绑定的语义描述进行显著性描述，得到显著性描述情况；通过所述显著性描述情况对所述历史画像重要描述进行画像语义主题分析，以从所述历史画像重要描述中确定画像语义主题数据；历史画像重要描述为基于常用画像特征提取方式的画像特征提取确定的可能为画像语义主题的优化结果；显著性描述情况体现了历史画像重要描述与画像语义主题样本之间的关联情况；所述筛选所述历史画像重要描述的画像主题绑定的语义描述通过事先设置的画像智能分析线程实现，所述画像智能分析线程的配置步骤包括：获得三组配置范例；获得所述三组配置范例绑定的配置范例画像内容描述；通过待配置的画像智能分析线程基于所述配置范例画像内容描述进行多维度描述筛选，获得所述三组配置范例的配置范例第一维度描述内容和配置范例第二维度描述内容；通过所述待配置的画像智能分析线程拼接所述配置范例第一维度描述内容和所述配置范例第二维度描述内容，得到所述三组配置范例的配置范例画像主题绑定的语义描述；通过所述三组配置范例中每一种配置范例相应的配置范例画像主题绑定的语义描述确定画像主题干扰三组画像描述画像主题干扰；基于所述画像主题干扰三组画像描述画像主题干扰优化所述待配置的画像智能分析线程的量化结果后继续进行配置，直到符合配置终止指示时终止配置，得到配置完成的画像智能分析线程；所述将所述历史画像重要描述的画像主题绑定的语义描述与画像语义主题样本的画像主题绑定的语义描述进行显著性描述，得到显著性描述情况，包括：确定所述历史画像重要描述的画像主题绑定的语义描述与画像语义主题样本的画像主题绑定的语义描述之间的关联差异情况；通过所述关联差异情况得到显著性描述情况；其中，所述通过所述显著性描述情况对所述历史画像重要描述进行画像语义主题分析，以从所述历史画像重要描述中确定画像语义主题数据，包括：获得分析关联程度判定值；当所述显著性描述情况表示的分析关联程度超过所述分析关联程度判定值时，确定所述历史画像重要描述为画像语义主题数据；其中，所述通过所述显著性描述情况对所述历史画像重要描述进行画像语义主题分析，以从所述历史画像重要描述中确定画像语义主题数据，包括：获得所述历史画像重要描述在画像特征提取过程中的校验关联程度；通过所述显著性描述情况表示的分析关联程度和所述校验关联程度，确定所述历史画像重要描述绑定的两个方面的关联程度；当所述两个方面的关联程度超过所述两个方面的关联程度判定值时，确定所述历史画像重要描述为画像语义主题数据；其中，所述对所述待进行分析的创新资源数据绑定的资源画像描述内容进行画像特征提取，获得历史画像重要描述，包括：对所述待进行分析的创新资源数据绑定的资源画像描述内容进行画像内容描述筛选，得到所述待进行分析的创新资源数据绑定的资源画像描述内容的画像内容描述；通过CNN线程基于所述画像内容描述搭建所述待进行分析的创新资源数据绑定的资源画像描述内容的扩展描述集；通过画像语义主题扩展线程对所述扩展描述集进行扩展，得到历史画像重要描述。

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