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摘要：本发明公开了一种基于知识图谱和价格分析的物资智能推荐方法及系统，该方法包括获取当前平台上所有工业物资的信息；基于采集的工业物资信息进行物资信息标准化处理；基于标准化后的工业物资信息构建物资知识图谱，其中每个节点表示一个物资，边表示物资之间的关系；基于构建的知识图谱结合图文检测模型对供应商发布的工业物资信息进行内容合规性校验；对于平台上接收的用户搜索的物资内容，基于物资知识图谱进行物资匹配，并且根据匹配到的物资的价格进行排序，以提供面向用户的物资推荐结果。

主权项：1.一种基于知识图谱和价格分析的物资智能推荐方法，其特征在于，包括：采集数据，获取当前平台上所有工业物资的信息，包括物资图片、物资名称及介绍、物资供应商、物资价格；基于采集的工业物资信息进行物资信息标准化处理；基于标准化后的工业物资信息构建物资知识图谱，其中每个节点表示一个物资，边表示物资之间的关系；基于构建的知识图谱结合图文检测模型对供应商发布的工业物资信息进行内容合规性校验，对于未合规的工业物资信息反馈给供应商进行重新修改完善并重新提交工业物资信息，对于合规的工业物资信息发布到平台上；对于平台上接收的用户搜索的物资内容，基于物资知识图谱进行物资匹配，并且根据匹配到的物资的价格进行排序，以提供面向用户的物资推荐结果；所述对于平台上接收的用户搜索的物资内容，基于物资知识图谱进行物资匹配，并且根据匹配到的物资的价格进行排序，包括如下步骤：（1）对于平台上接收的用户搜索的物资内容，进行实体识别，获取实体识别结果；若实体识别结果中包括所有预设实体类别，则进入步骤（2），否则进入步骤（3）；（2）则直接基于实体识别结果在知识图谱中进行精确匹配，获取精确匹配结果；若精确匹配结果为空，则进入步骤（3），若精确匹配结果不为空，则基于精确匹配结果获取推荐物资集，并经过价格分析确定推荐物资集中的物资排序；（3）根据步骤（1）的实体识别结果中的所有实体类别和实体值，将名称、品牌、规格型号分为固定实体类别，将名称、品牌、规格型号之外的实体类别分为非固定实体类别，保留固定实体类别的实体值并在非固定实体类别中删除至少一个形成新的实体识别结果；（4）基于步骤（3）的新的实体识别结果在知识图谱中进行匹配，获取匹配结果，记为第一候选集；（5）基于步骤（1）用户输入的物资图像，利用训练完成的CLip模型，输出对应的候选物资数据，记为第二候选集；（6）基于步骤（1）用户输入的物资文本，利用训练完成的CLip模型，输出对应的候选物资数据，记为第三候选集；（7）在第二候选集和第三候选集中找到与第一候选集中相同的所有候选物资数据作为推荐物资集，并经过价格分析确定推荐物资集中的物资排序。

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百度查询： 安徽省优质采科技发展有限责任公司 基于知识图谱和价格分析的物资智能推荐方法及系统