一种技术知识的关联性检索方法技术

本发明专利技术公开了一种技术知识的关联性检索方法，所述方法包括以下步骤：(1)对所有相关技术知识的数据关联性进行了细致化分类；(2)通过Apriori算法对不同技术知识主体间的多维度信息进行关联。本发明专利技术利用基于自然语言处理的企业知识图谱系统，基于可视化分析技术，使公司能够迅速地发现事件中的关键人物、关键信息、重要观点，更好地分析网络舆情中事件的发生与发展过程；本发明专利技术利用基于深度学习的企业内部经营管理技术检测系统，能高效识别出公司内部经营管理制度、流程、规范、实施中存在的技术缺陷，及落实不当、管理不到位等管理风险。管理不到位等管理风险。管理不到位等管理风险。

【技术实现步骤摘要】
一种技术知识的关联性检索方法


[0001]本专利技术涉及知识图谱，特别是一种技术知识的关联性检索方法。

技术介绍

[0002]选定领域构建知识图谱全局知识分类体系，从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识存入到知识图谱。在企业工商数据、变更记录和司法数据、财务数据、知识产权数据、百科数据、垂直网站、开放链接数据等企业相关各类知识资源中，进行实体抽取、关联标注、概念消歧等，从企业类别、产业链、主题分类等角度构建了企业领域知识图谱。主要包括两部分：本体建模、知识抽取与融合。
[0003](1)本体建模
[0004]主要是对图谱中存在的实体类型，以及各实体的基本属性进行定义。以往的图谱建设中缺乏根据提供的数据以及应用的需求对知识图谱中的数据模式进行合理定义，图谱中的实体无法明确，实体关系混乱，各实体及关系的属性对应不够清晰，需要尽快解决。
[0005](2)知识抽取与融合
[0006]在通过多渠道获取到了企业相关数据和本体建模完成之后，下一步就是通过知识抽取技术根据本体建模步骤中所定义的实体和关系，从已有非结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种技术知识的关联性检索方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对所有相关技术知识的数据关联性进行了细致化分类；(2)通过Apriori算法对不同技术知识主体间的多维度信息进行关联。2.根据权利要求1所述的一种技术知识的关联性检索方法，其特征在于，步骤(1)中所述的分类包括：(1.1)对项目类知识实体中的所有数据进行分类；(1.2)对技术体系类知识实体的所有数据进行分类；(1.3)对成果类知识实体的所有数据进行分类；(1.4)对单位类知识实体的所有数据进行分类；(1.5)对各类报告知识实体的所有数据进行分类。3.根据权利要求2所述的一种技术知识的关联性检索方法，其特征在于，所述步骤(1.1)中分类的关联性依据包括营销项目、科研项目、产品项目。4.根据权利要求2所述的一种技术知识的关联性检索方法，其特征在于，所述步骤(1.2)中分类的关联性依据包括产品体系。5.根据权利要求2所述的一种技术知识的关联性检索方法，其特征在于，所述步骤(1.3)中分类的关联性依据包括论文、专利、软著、标准。6.根据权利要求2所述的一种技术知识的关联性检索方法，其特征在于，所述步骤(1.4)中分类的关联性依据包括内部单位、外部单位。7.根据权利要求2所述的一种技术知识的关联性检索方法，其特征在于，所述步骤(1.5)中分类的关联性依据包括工作报告、技术报告、决算报告、审计报告。8.根据权利要求1所述的一种技术知识的关联性检索方法，其特征在于，步骤(2)所述的Apriori算法是挖掘产生布尔关联规则所需频繁项集的基本算法，也是最著名的关联规则挖掘算法之一，步骤(2)中采用逐层搜索的迭代方法，迭代过程如下：(2.1)针对数据量比较小的数据库，直接进行逐层搜索，找出频繁1—项集的集合，记...

【专利技术属性】
技术研发人员：牧军，杨文清，张银铁，樊光明，毛林晖，吴禹，王丽君，丰佳，李磊，宋文，郭加鹏，王小刚，席文超，李虎，洪岩，
申请(专利权)人：南瑞集团有限公司，
类型：发明
国别省市：