【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电子产品调试，尤其涉及电子产品调试工艺资源自动推荐方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、电子信息装备的制造过程就是装备功能/性能形成的过程，因器件性能参数离散以及装配误差带来的产品性能偏移，调试就成了电子信息装备制造过程中一个重要环节。
2、目前电子产品调试工艺知识信息彼此之间缺乏语义关联，难以相互作用，得到良好的记录与应用。而且电子产品调试资源现在多种多样，不好准确选到合适的调试资源。因此工艺资源的推荐加快了电子调试工艺速度，使调试工艺更好准确更好的进行。
3、现有技术中构建的电子产品调试工艺知识库，只能人工在知识库中搜寻适用于工艺项目的工艺资源，耗费人力和时间。而另一种电子产品调试领域工艺资源推荐算法是协同过滤的资源仪器推荐算法，该方法只考虑了用户与资源仪器的关联度，其无法真实反映工艺资源之间的复杂多重关系。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于，为克服现有技术缺陷，提供了电子产品调试工艺资源自动推荐方法、装置、设备及介质,首先通过构建本体而后实例化形成知识图谱，先利用知识图谱得出实体间的语义相似度，再计算资源间的余弦相似度，最后将两者进行融合并生成推荐结果。
2、本专利技术目的通过下述技术方案来实现：
3、一种电子产品调试工艺资源自动推荐方法，所述方法包括：
4、根据电子调试工艺中工艺资源的基本元素和属性关系构建调试工艺资源本体；
5、将所述本体实例化形成知识图谱，并将所述知识图谱以向量
6、输入工艺项目从所述知识图谱中获取所述工艺项目所需工艺资源；
7、计算所述实体之间的语义相似度以及工艺资源之间的余弦相似度；
8、利用设定的权重因子融合所述语义相似度和所述余弦相似度得到融合相似度，再形成相似度矩阵，最后进行评分预测形成推荐列表。
9、进一步的，所述头尾实体之间的关系计算方式具体包括：
10、将头实体和尾实体向量向关系空间低维进行投影，使得原来在实体空间与头尾实体相似的实体在关系空间中被区分开。
11、进一步的，所述方法还包括在融合所述语义相似度和所述余弦相似度后形成相似度矩阵再进行奇异值分解，然后形成推荐列表。
12、进一步的，所述语义相似度计算公式包括：
13、
14、其中，simsemg(i，j)表示实体i和实体j之间的相似度，ii表示第i个资源的评分，ij表示第j个资源的评分，c1(ii,ij)表示仪器i与j之间直接关系数，c2(ii,ij)为仪器i与j之间的间接关系数，x为预先设定的权重基数。
15、进一步的，所述余弦相似度计算方式包括：
16、使用修正余弦相似度计算工艺资源之间的相似度，具体计算公式包括：
17、
18、其中，simicf(i,j)表示工艺资源i和工艺资源j之间的余弦相似度，ru,i表示工艺资源i的评分，ru,j表示工艺资源j的评分，表示为平均评分。
19、进一步的，所述利用设定的权重因子融合所述语义相似度和所述余弦相似度具体包括：
20、以线性加权的方式对所述语义相似度和所述余弦相似度进行融合，计算公式包括：
21、sim(i,j)＝α·simg(ii,ij)+(1-α)simc(ii,ij)；
22、其中，α为权重系数，0<α<1，其中，α为权重系数，0<α<1，simg(ii,ij)为工艺资源为i和j的欧式相似度，simc(i,j)表示工艺资源i和工艺资源j之间的余弦相似度。
23、进一步的，所述推荐列表的形成方式具体包括：
24、计算各个没有评分过的工艺资源的评分，计算公式包括：
25、
26、其中，ru,j表示对资源仪器的评分，n(u)表示评分过的集合，r(i,k)表示前k个与ii相似度最高的仪器，k为自然数；
27、对全部工艺资源的评分进行排序形成推荐列表。
28、另一方面，本专利技术还提供了一种电子产品调试工艺资源自动推荐装置，所述装置包括：
29、本体构建模块，所述本体构建模块根据电子调试工艺中工艺资源的基本元素和属性关系构建调试工艺资源本体；
30、知识图谱构建模块，所述知识图谱构建模块将所述本体实例化形成知识图谱，并将所述知识图谱以向量形式表示，所述向量包括头实体、尾实体和头尾实体之间的关系；
31、工艺资源获取模块，所述工艺资源获取模块输入为工艺项目从所述知识图谱中获取所述工艺项目所需工艺资源；
32、相似度计算模块，所述相似度计算模块计算所述实体之间的语义相似度以及工艺资源之间的余弦相似度；
33、推荐列表形成模块，所述推荐列表形成模块利用设定的权重因子融合所述语义相似度和所述余弦相似度得到融合相似度，再形成相似度矩阵，最后进行评分预测形成推荐列表。
34、另一方面，本专利技术还提供了一种计算机设备，计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现上述的任意一种电子产品调试工艺资源自动推荐方法。
35、另一方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现上述的任意一种电子产品调试工艺资源自动推荐方法。
36、本专利技术的有益效果在于：
37、本专利技术先构建了关于工艺资源的知识图谱，得到各种工艺资源之间的多重关系属性，再基于知识图谱表示学习的方法得到仪器的低维向量表示，进而计算出仪器的语义相似度，再通过协同过滤算法的评分矩阵得到仪器间的余弦相似度，融合两个相似度得到最后的相似度，根据最后的相似度得到推荐结果，能够真实反映工艺资源之间的复杂多重关系，提高推荐结果的准确性。
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1.一种电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在于，所述头尾实体之间的关系计算方式具体包括：
3.如权利要求1所述的电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在于，所述方法还包括在融合所述语义和相似度所述余弦相似度后形成相似度矩阵进行奇异值分解，再形成推荐列表。
4.如权利要求1所述的电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在于，所述语义相似度计算公式包括：
5.如权利要求1所述的电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在于，所述余弦相似度计算方式包括：
6.如权利要求1所述的电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在于，所述利用设定的权重因子融合所述语义相似度和所述余弦相似度具体包括：
7.如权利要求6所述的电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在于，所述推荐列表的形成方式具体包括：
8.一种电子产品调试工艺资源自动推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-7任一项所述的电子产品调试工艺资源自动推荐方法。
...【技术特征摘要】
1.一种电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在于，所述头尾实体之间的关系计算方式具体包括：
3.如权利要求1所述的电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在于，所述方法还包括在融合所述语义和相似度所述余弦相似度后形成相似度矩阵进行奇异值分解，再形成推荐列表。
4.如权利要求1所述的电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在于，所述语义相似度计算公式包括：
5.如权利要求1所述的电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在于，所述余弦相似度计算方式包括：
6.如权利要求1所述的电子产品调试工艺资源自动推荐方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈真，任帅，杨亚军，张世龙，王澳强，肖武龙，张郭勇，周阳明，黄静宜，熊鹰，李柏林，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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