一种科技资源智能共享融合训练系统和应用系统技术方案

本发明专利技术涉及一种科技资源智能共享融合训练系统和应用系统，其中训练系统包括：用户资源画像构建模块，用于根据用户资源群像集构建用户资源画像；需求解析模块，用于对用户特征和/或用户输入进行需求分析，为用户释放资源；行为追踪模块，用于在用户资源配对过程中对用户行为进行语义分析得到用户资源关联语义特征；资源溯源重构模块，用于对用户资源关联语义特征进行溯源重构；特征异构融合模块，用于对用户资源关联语义特征进行融合重构；群像修正模块，根据重构的用户资源关联语义特征优化用户资源群像集。本发明专利技术可以形成具有自我训练能力的用户资源关联语义特征，更好地完成用户资源关联分析、信息挖掘及供需对接。

An Intelligent Sharing and Fusion Training System and Application System for Science and Technology Resources

【技术实现步骤摘要】
一种科技资源智能共享融合训练系统和应用系统
本专利技术涉及信息分类处理和数据特征挖掘
，更具体地，涉及一种科技资源智能共享融合训练系统和应用系统。
技术介绍
科学技术成果转化一直是科学技术研究者的难题，同时，产品生产者同样会因技术的缺乏而需花费大量成本投入到技术研究当中，如何让现有的科技资源与生产需求对接，如何将科技资源最大化转化成有益成果成为现今科学技术研究中存在的问题。在科技资源供需对接中，供方的科技成果与需方的科技需求都是庞大的，对于供方而言，其科技资源数据是详细的、庞大的，作为科技成果展示是明确清晰的，但是作为科技成果输出是乏力的，这是科技资源供需对接方式决定的。大多数情况下，科技资源供需双方需求并不能匹配。其主要原因在于供需双方拥有信息不对等，一方面，供方未能根据市场需求细分占有的科技资源，也无法快速得知需方的意愿；另一方面，需方对自己需求描述不够详尽或描述的需求特征与供方设想相差较大。这导致了当前供需双方科技资源对接极为困难。当供需双方完成充足准备工作的结果时，才能完成科技资源对接，这大大降低了科技资源供需对接效率。即使没有充足的准备工作，需方也需要经过多次搜索调研才能知道想要的供方信息，同时，在需方不断检索中，其使用的检索式是由供方提供的，该检索式细分度不够，同时索引构建并非遵从需方意愿，对需方并不友好，这样的科技资源供需对接是极不便捷的。对于拥有供需双方所有信息的平台运营建设者来说，能够完成资源聚合、智能分发、智能管控的一种科技资源智能共享系统的建设是必要的。
技术实现思路
本专利技术旨在克服上述现有技术的至少一种缺陷(不足)，提供一种科技资源智能共享融合训练系统和应用系统，基于大数据存储及网络交互模式对用户资源特征、用户行为进行分析形成具有自我训练、自我修正能力的用户资源关联语义特征，从而更好地完成用户资源关联分析、信息挖掘及供需对接。本专利技术采取的技术方案是：一种科技资源智能共享融合训练系统，包括：用户资源画像构建模块，用于根据用户资源群像集构建用户资源画像；需求解析模块，用于基于用户资源画像对用户特征和/或用户输入进行需求分析得到需求语义特征，根据需求语义特征为用户释放资源；行为追踪模块，用于在用户资源配对过程中对用户行为进行语义分析得到用户资源关联语义特征；资源溯源重构模块，用于对用户资源关联语义特征进行溯源重构；特征异构融合模块，用于对用户资源关联语义特征进行融合重构；群像修正模块，根据重构的用户资源关联语义特征优化用户资源群像集。本专利技术具备自我学习、自我训练能力，初始系统仅包含用户资源基础数据，系统后续根据用户的动态需求数据、行为数据进行跟踪分析得到用户资源关联语义特征，继而进行特征融合和重构，优化用户资源群像集，修正用户资源关联语义特征，经过训练修正的用户资源关联语义特征可以更好地完成用户资源关联分析、信息挖掘及供需对接。进一步地，所述用户资源画像构建模块，具体用于：通过用户资源群像集构造用户特征图谱，根据用户特征图谱提取同族用户的用户特征和需求特征作为匹配索引。进一步地，所述需求解析模块用于对用户特征进行需求分析得到需求语义特征的步骤，具体包括：根据用户特征获取对应的匹配索引，识别该用户在集群用户中的角色定位，根据角色定位提取关联用户和/或相似用户的需求特征，根据提取的需求特征进行需求分析得到需求语义特征。进一步地，所述需求解析模块用于对用户输入进行需求分析得到需求语义特征的步骤，具体包括：根据用户输入获取对应的匹配索引，根据科技资源语义库对用户输入进行需求解析得到需求语义特征。进一步地，所述用户追踪模块具体包括：记录模块，用于在用户资源配对过程中记录用户行为数据；分析模块，用于根据码字对照表和/或特征索引和/或行为逻辑权重对用户行为数据进行语义分析得到行为特征，并根据串行行为逻辑结构和行为语料构造基于行为特征的行为语义树；构造模块，用于根据所述行为语义树，对集群用户的行为语义进行分析，构造集群用户资源语义关联树。进一步地，所述资源溯源重构模块，具体包括：资源特征解析模块，用于根据行为语义树生成基于匹配资源的语义解析式；集群分布解析模块，用于根据语义解析式对资源对象在同类特征的集群中所属聚簇或所属区间进行解析得到分布特征；行为权重关联模块，用于根据行为语义树对资源对象语义相关性进行评价形成资源对象关联语义；资源权属解析模块，用于根据分布特征、资源对象关联语义按照预设的分类标准由大到小构造权属图谱。进一步地，所述特征异构融合模块，具体用于：根据集群用户资源语义关联树提取用户集群特征和/或资源集群特征，对行为语义树以用户集群特征和/或资源集群特征为分类依据进行特征融合，形成类用户和/或类资源关联特征叠加库。进一步地，所述群像修正模块，具体用于：根据集群用户资源语义关联树和特征融合的比例计算集群用户或资源的特征权重，根据特征关联计算聚合度，构造新的融合群像图谱。进一步地，所述语义分析和/或需求分析具体包括：S1.获取资源对象的本征数据和行为数据，识别资源对象主体角色作为训练语料；S2.提取训练语料中包含的文本数据和非文本数据；S3.建立命名实体词库，对非文本中的长句进行词性标注，提取形容词+名词或连词短语为主的关键词，并将其及非文本语料中的短语添加至特征类标注词库；S4.根据特征类标注词库进行分词训练，得到的匹配词即为特征类资源命名实体，若命名实体中包含特定名称，则将之定为全主体公共命名实体，否则定为特征类资源公共命名实体；S5.根据依存法和特征标注情感词构造句义模式匹配规则，对高频连续单词根据并列分隔符、连续名词主体提取表征句义的命名实体并作为用户或资源精准特征命名实体。一种科技资源智能共享融合应用系统，包括：处理模块，用于在完成用户资源特征分析后，基于如上所述集群用户资源语义关联树形成用户推荐语义树或资源关联语义树；匹配模块，用于计算与用户的匹配度，基于匹配度形成分级推荐树和/或分级关联树；共享模块，用于基于分级推荐树和/或分级关联树感知用户资源的配对映射，构建用户资源共享网络。根据训练修正后的用户资源语义关联树，形成分级推荐树和/或分级关联树，通过分级推荐树和/或分级关联树可以更好地通过共享网络进行用户资源的配对，提高供需双方之间的匹配度和友好度。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：(1)本专利技术通过对用户资源进行需求分析、行为分析，形成自我修正、自我训练的用户资源关联语义特征，用户资源关联语义特征以用户资源语义关联树的形式，为后续的用户资源关联分析、信息挖掘以及供需对接提供更准确的依据；(2)根据修正训练后的用户资源语义关联树生成用户资源推荐树或用户资源关联树，通过分级推荐树和/或分级关联树可以更好地通过共享网络进行用户资源的配对，提高供需双方之间的匹配度和友好度。附图说明图1为本专利技术实施例的系统主要功能框架示意图。图2为本专利技术实施例的用户资源基本特征语义命名实体词库构造流程。图3为本专利技术实施例的语义解析式框架示意图。图4为本专利技术实施例的特征融合示意图。具体实施方式本专利技术附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利技术的限制。为了更好说明以下实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种科技资源智能共享融合训练系统，其特征在于，包括：用户资源画像构建模块，用于根据用户资源群像集构建用户资源画像；需求解析模块，用于基于用户资源画像对用户特征和/或用户输入进行需求分析得到需求语义特征，根据需求语义特征为用户释放资源；行为追踪模块，用于在用户资源配对过程中对用户行为进行语义分析得到用户资源关联语义特征；资源溯源重构模块，用于对用户资源关联语义特征进行溯源重构；特征异构融合模块，用于对用户资源关联语义特征进行融合重构；群像修正模块，根据重构的用户资源关联语义特征优化用户资源群像集。

【技术特征摘要】
1.一种科技资源智能共享融合训练系统，其特征在于，包括：用户资源画像构建模块，用于根据用户资源群像集构建用户资源画像；需求解析模块，用于基于用户资源画像对用户特征和/或用户输入进行需求分析得到需求语义特征，根据需求语义特征为用户释放资源；行为追踪模块，用于在用户资源配对过程中对用户行为进行语义分析得到用户资源关联语义特征；资源溯源重构模块，用于对用户资源关联语义特征进行溯源重构；特征异构融合模块，用于对用户资源关联语义特征进行融合重构；群像修正模块，根据重构的用户资源关联语义特征优化用户资源群像集。2.根据权利要求1所述的一种科技资源智能共享融合训练系统，其特征在于，所述用户资源画像构建模块，具体用于：通过用户资源群像集构造用户特征图谱，根据用户特征图谱提取同族用户的用户特征和需求特征作为匹配索引。3.根据权利要求2所述的一种科技资源智能共享融合训练系统，其特征在于，所述需求解析模块用于对用户特征进行需求分析得到需求语义特征的步骤，具体包括：根据用户特征获取对应的匹配索引，识别该用户在集群用户中的角色定位，根据角色定位提取关联用户和/或相似用户的需求特征，根据提取的需求特征进行需求分析得到需求语义特征。4.根据权利要求2所述的一种科技资源智能共享融合训练系统，其特征在于，所述需求解析模块用于对用户输入进行需求分析得到需求语义特征的步骤，具体包括：根据用户输入获取对应的匹配索引，根据科技资源语义库对用户输入进行需求解析得到需求语义特征。5.根据权利要求1所述的一种科技资源智能共享融合训练系统，其特征在于，所述用户追踪模块具体包括：记录模块，用于在用户资源配对过程中记录用户行为数据；分析模块，用于根据码字对照表和/或特征索引和/或行为逻辑权重对用户行为数据进行语义分析得到行为特征，并根据串行行为逻辑结构和行为语料构造基于行为特征的行为语义树；构造模块，用于根据所述行为语义树，对集群用户的行为语义进行分析，构造集群用户资源语义关联树。6.根据权利要求5所述的一种科技资源智能共享融合训练系统，其特征在于，所述资源溯源重构模块，具体包括：资源特征解析模块，用于根据行为语义树生成基于匹配资源的语义解析...

【专利技术属性】
技术研发人员：周俊杰，方少亮，赵晓萌，林珠，冯鉴光，
申请(专利权)人：广东省科技基础条件平台中心，广东省科技基础条件平台建设促进会，
类型：发明
国别省市：广东,44