本发明专利技术公开了一种基于BIM构件的智能推荐方法及系统，该方法包括，获取用户日志，从用户日志中提取用户历史特征信息并进行预处理；基于预处理后的用户历史特征信息构建召回层推荐模型训练数据集和排序层推荐模型训练数据集；基于图像编码器和Q‑Former结构设计召回层推荐模型结构，并通过召回层推荐模型训练数据集进行训练获得召回层推荐模型，输出第一预设定排名内的初筛BIM构件候选集；基于图像编码器和Q‑Former结构设计排序层推荐模型结构，基于排序层推荐模型训练数据集进行训练获得排序层推荐模型，输出第二预设定排名内的复筛BIM构件候选集。本发明专利技术通过图像编码器和Q‑Former结构进行图像特征与文本特征的融合，在跨模态的交互中提高模型构件推荐的准确率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建造工程信息化，具体涉及一种基于bim构件的智能推荐方法及系统。
技术介绍
1、建筑信息模型（bim）技术作为一种新兴的信息技术，已经在建造工程行业得到广泛应用。作为在bim软件中存储和管理建筑构件信息的数据库或资源库，bim构件库包含了大量的建筑构件信息，且支持注册用户上传分享、浏览搜索、下载使用构件资源，能够帮助工程师和设计师在设计工程时高效地选择合适的构件。如图1所示，库中的构件存在缩略图、依据资源分类标准的所属类别以及对应的构件文本参数等信息。
2、然而，随着构件库规模的日益增大，如何快速准确地从中找到最适合项目需求的构件成为了一个问题。单独的利用关键词的手动检索方式耗时且效率低下，而且仅凭检索词难以充分理解用户的具体需求和设计意图。例如，用户经常用到某几项平开门构件（如：“平开门-木质单扇023”、“平开门-金属单扇001”等），当其需要寻找合适的类似平开门构件时，需要手动检索关键词“平开门”，然后在数百项平开门构件中一一浏览，找到其中自己需要的构件，显然这样的方式是十分费时耗力且低效的。
>3、此外，上述方法本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于BIM构件的智能推荐方法，其特征在于，包括，
2.根据权利要求1所述的基于BIM构件的智能推荐方法，其特征在于，所述用户历史特征信息包括用户ID、点击的构件ID、点击时间、下载的构件ID、下载时间和/或构件类别。
3.根据权利要求2所述的基于BIM构件的智能推荐方法，其特征在于，所述基于预处理后的用户历史特征信息构建召回层推荐模型训练数据集包括，
4.根据权利要求2所述的基于BIM构件的智能推荐方法，其特征在于，所述基于预处理后的用户历史特征信息以及召回层推荐模型输出的初筛BIM构件候选集，构建排序层推荐模型训练数据集包括，
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【技术特征摘要】
1.一种基于bim构件的智能推荐方法，其特征在于，包括，
2.根据权利要求1所述的基于bim构件的智能推荐方法，其特征在于，所述用户历史特征信息包括用户id、点击的构件id、点击时间、下载的构件id、下载时间和/或构件类别。
3.根据权利要求2所述的基于bim构件的智能推荐方法，其特征在于，所述基于预处理后的用户历史特征信息构建召回层推荐模型训练数据集包括，
4.根据权利要求2所述的基于bim构件的智能推荐方法，其特征在于，所述基于预处理后的用户历史特征信息以及召回层推荐模型输出的初筛bim构件候选集，构建排序层推荐模型训练数据集包括，
5.根据权利要求1所述的基于bim构件的智能推荐方法，其特征在于，所述召回层推荐模型结构包括，
6.根据权利要求1所述的基于bim构件的智能推荐方法，其特征在于，所述排序层推荐模型结构包括，
7.根据权利要求5或6所述的基于bim构件的智能推荐方法，其特征在于，所述嵌入层包括图像编码器和q-former结构，图像编码器包括转换...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晶，莫洋，傅杭铭，李擎伟，潘浩洋，
申请(专利权)人：中国交通信息科技集团有限公司杭州分公司，
类型：发明
国别省市：
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