【技术实现步骤摘要】
本申请涉及知识树融合，尤其是涉及多源知识树的关联融合方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、近年来，随着信息技术和大数据分析的快速发展，人们对知识管理和知识融合的需求越来越迫切。在许多领域，例如学术研究、企业管理和决策支持等，知识的关联和融合对于获取全面的信息和深入洞察问题至关重要。传统的知识融合方法主要依靠人工手动整合和分析，这种方法受制于时间、资源和主观因素的限制，效率较低并且容易引入主观偏差。因此，需要一种自动化且可靠的方法来进行知识的关联和融合。常见的知识表示模型是知识树，它通过节点和边的方式将知识元素组织在一起，形成了一种结构化的知识表示方式。知识树的节点可以表示领域中的概念、实体等，而边则表示节点之间的关系。然而，现有的知识树融合方法主要存在以下几个问题：1）知识树的节点关联需要进行大量的两两计算，导致计算效率低下。2）现有方法仅依赖于节点之间的相似性来浅层关联知识树，而忽视了节点之间更深层次的关联。这种方法限制了对知识树的全面理解和分析的能力。所以，如何对知识树进行融合成为了不容小觑的技术问题。
【技术保护点】
1.一种多源知识树的关联融合方法，其特征在于，所述关联融合方法包括：
2.根据权利要求1所述的关联融合方法，其特征在于，所述对多个知识树进行知识聚类处理，确定出不同的知识树簇，包括：
3.根据权利要求1所述的关联融合方法，其特征在于，所述基于每一所述知识树簇中的多个知识节点的字符特征、语义特征以及结构特征对所述知识树簇中的不同知识树之间的任意两个知识节点进行节点关联度计算，确定出所述知识树簇中的多个关联知识节点列表，包括：
4.根据权利要求3所述的关联融合方法，其特征在于，所述基于多个知识节点的结构特征以及任意两个知识节点之间的相似...
【技术特征摘要】
1.一种多源知识树的关联融合方法，其特征在于，所述关联融合方法包括：
2.根据权利要求1所述的关联融合方法，其特征在于，所述对多个知识树进行知识聚类处理，确定出不同的知识树簇，包括：
3.根据权利要求1所述的关联融合方法，其特征在于，所述基于每一所述知识树簇中的多个知识节点的字符特征、语义特征以及结构特征对所述知识树簇中的不同知识树之间的任意两个知识节点进行节点关联度计算，确定出所述知识树簇中的多个关联知识节点列表，包括：
4.根据权利要求3所述的关联融合方法，其特征在于，所述基于多个知识节点的结构特征以及任意两个知识节点之间的相似度进行节点关联度计算，确定出所述知识树簇中的多个关联知识节点列表，包括：
5.根据权利要求1所述的关联融合方法，其特征在于，所述基于权重最大化方法从所述关联知识节点列表中确定出所述关联知识节点列表的中间知识节点，并将所述中间知识节点作为合并知识节点，包括：
6.根据权利要求1所述的关联融合方法，其特征在于，所述关联融合方...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗歆昱，陈崇雨，
申请(专利权)人：暗物智能科技广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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