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公开(公告)号:CN116089708A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202211611047.2
申请日:2022-12-12
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种农业知识推荐方法及装置,所述方法包括:将所述目标用户的知识获取请求信息以及属性信息输入至农业知识推荐模型,得到所述农业知识推荐模型输出的与所述目标用户关联的目标反馈知识以及目标推荐知识类别;根据所述目标推荐知识类别,从农业知识数据集中确定出目标推荐知识。本发明的农业知识推荐方法,通过确定目标用户的属性信息,利用农业知识推荐模型确定出准确的目标推荐知识类别,并从构建的农业知识数据集中确定出目标推荐知识以推送至目标用户,能够针对目标用户的属性信息精准确定推送信息,以便于知识平台开展精准化的知识推荐服务,以向不同用户推送精准的农业知识。
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公开(公告)号:CN119646102A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411525887.6
申请日:2024-10-30
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F16/28 , G06F16/23 , G06Q50/02 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/092 , G06N5/025 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于作物生长过程的知识图谱动态更新方法以及装置,其中,上述方法包括:将环境因素数据与作物生长阶段输入至训练后的Transformer模型,得到时间序列特征;通过图卷积网络基于环境因素数据与作物生长指标进行关系图构建,得到环境作物生长关系图;通过图注意力网络基于环境作物生长关系图进行特征提取,得到空间特征矩阵;通过空间图卷积网络基于空间特征矩阵进行特征提取,得到高维空间特征;通过空间变换网络基于高维空间特征进行对齐与转换,得到地理空间特征;通过深度融合模型基于时间序列特征与地理空间特征进行特征融合,得到综合特征;基于环境因素数据、作物生长指标以及综合特征对预设的知识图谱进行增量更新。
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公开(公告)号:CN119514551A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411358464.X
申请日:2024-09-27
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F40/30 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F40/295 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种融合知识图谱的语义特征表达方法以及装置,其中,上述方法包括:对多源异构数据进行预处理,得到文本序列;通过双向长短期记忆网络与条件随机场,对文本序列进行命名实体识别,得到文本序列的实体;通过预训练的语言表征模型,对文本序列进行关系抽取,得到文本序列的实体关系;基于实体与实体关系进行知识图谱嵌入生成,得到知识图谱实体向量;通过RoBERTa模型,对文本序列进行特征提取,得到文本序列的深层特征表示;对深层特征表示进行实体识别,得到深层特征表示的文本特征实体向量;基于文本特征实体向量与知识图谱实体向量进行实体链接与特征融合,得到融合语义特征向量;通过本发明能够提升特征表示的准确性和关联性。
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公开(公告)号:CN118656484A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410728881.2
申请日:2024-06-06
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F16/335 , G06F40/279 , G06F40/242 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种动植物新品种推荐方法及装置,属于农业技术领域,所述方法包括:将新品种与品种库中的所有历史品种进行匹配,得到与所述新品种相似的多个历史品种;基于所述多个历史品种,确定多个目标用户,所述目标用户是与所述多个历史品种相匹配的用户;向所述多个目标用户推荐所述新品种。本发明提供的动植物新品种推荐方法及装置,通过将新品种与历史品种进行匹配,获取与新品种相似的历史品种,能够准确地确定潜在的推荐范围,在后续步骤中只需搜索与相似历史品种相匹配的用户即可,减少了推荐的搜索空间,并且考虑了用户的历史偏好和兴趣,解决了冷启动问题,提高了品种推荐的个性化程度和精准度。
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公开(公告)号:CN116109435A
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202211615188.1
申请日:2022-12-14
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q50/02 , G06F16/36 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种农业知识服务方法及系统,该方法包括:对农业信息数据源进行爬取,获得目标农业知识用户的异构知识信息;将异构知识信息输入至农业知识图谱模型,获得农业知识图谱模型输出的兴趣预测结果;向目标农业知识用户推送与兴趣预测结果匹配的知识服务内容。本发明提供的农业知识服务方法及系统,实现通过多层的神经网络对用户的偏好自动识别提取,对用户偏好预测更准确,尤其对于未发生交互行为的新用户来说,能够通过具有社交关系的用户关联表征其潜在偏好,有效避免新用户冷启动的问题,使得农业知识服务的针对性和服务及时性均得到大幅提升。
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