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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明涉及一种基于知识图谱的装备拆装知识推荐方法，包括下列步骤：构建装备拆装知识图谱，包含实体类型，并定义实体间关系类型；基于装备拆装知识图谱，生成用于Doc2Vec模型训练的数据集；训练Doc2Vec模型；基于装备拆装知识图谱，将当前拆装行为映射到知识图谱中的拆装知识节点；基于当前拆装知识节点，按照知识图谱关系推荐下游节点知识；利用Doc2Vec模型生成查询语句与知识图谱头节点及关系组合信息的语义向量；将查询语句与头节点及关系组合信息的语义向量进行相似度计算，挑选相似度最高的头节点及关系的组合信息，返回其对应的尾节点内容作为推荐结果。
主权项：1.一种基于知识图谱的装备拆装知识推荐方法，包括下列步骤：第一步：构建装备拆装知识图谱，包含实体类型，并定义实体间关系类型，用以存储和描述拆装过程；采用图数据库存储装备拆装知识图谱。第二步：基于装备拆装知识图谱，将头尾节点、关系信息及标签内容进行拼接融合和预处理，生成用于Doc2Vec模型训练的数据集；第三步：训练Doc2Vec模型；第四步：基于装备拆装知识图谱，将当前拆装行为映射到知识图谱中的拆装知识节点；第五步：基于当前拆装知识节点，按照知识图谱关系推荐下游节点知识；第六步：利用Doc2Vec模型生成查询语句与知识图谱头节点及关系组合信息的语义向量；利用训练好的Doc2Vec模型，将查询语句作为输入，模型输出查询文本的语义嵌入；将节点与关系组合信息作为输入，模型输出组合信息的语义嵌入，将其作为根向量；第七步：将查询语句与头节点及关系组合信息的语义向量进行相似度计算，挑选相似度最高的头节点及关系的组合信息，返回其对应的尾节点内容作为推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于知识图谱的装备拆装知识推荐方法
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