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公开(公告)号：CN118193850B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410510982.2
申请日：2024-04-26
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/951 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F18/22 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的舆情信息推荐方法。该基于知识图谱的舆情信息推荐方法属于人工智能技术领域，包括以下步骤：通过Python爬虫实现电影舆情信息的自动抓取、利用自然语言处理技术对自动抓取的电影舆情信息进行预处理、提取出关键实体和关键实体间的关系、构建知识图谱、分析用户的行为数据形成用户的个性化兴趣标签、构建用户兴趣模型、找出与用户兴趣匹配的舆情信息、制定推荐策略、设计用户反馈方法实时调整推荐策略。本发明通过深度学习算法、自然语言处理和个性化推荐技术，达到了推荐信息的多样化以及冷门信息的推荐，解决了现有技术中推荐信息缺乏新颖性的问题。
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公开(公告)号：CN118708758A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410761375.3
申请日：2024-06-13
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/735 , G06F16/732 , G06F16/78 , G06F16/783 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及文本数据分析技术领域，尤其涉及一种基于文本挖掘的标准智能推荐方法，本发明通过将线上教学视频按播放时间进度划分为若干播放时段，通过若干播放时段内的特征动作次数的波动程度判定线上教学视频是否为特征动作显性视频，并确定特征动作显性时段，通过确定用户在线上教学视频发出提问所对应的播放时刻是否在特征动作显性时段内，以确定提问的索引类别，通过对提问文本进行分词得到若干提问词组，通过提问的索引类别确定内容推荐的响应方式，进而，实现了根据用户提问的时机分析提问内容的难度，以及根据提问难度差异快速推荐对应的教学内容，避免线上教学推荐内容的信息过载，提高了线上教学推荐内容的个性化。
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公开(公告)号：CN118013955B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410412193.5
申请日：2024-04-08
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F40/205 , G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开了一种基于关联算法的标准信息更新方法，该方法对当前标准信息的文档进行分词，并筛选出所述标准信息的关键词，筛选出与所述标准信息有关联关系的基础标准集；基于关联算法，获得所述标准信息与所述基础标准集之间关联度最大的第一频繁关键词集；当所述基础标准集中的一项或多项基础标准发生变化时，获得第二频繁关键词集；检查两个频繁关键词集是否一致，若不一致，则根据当前的基础标准集对当前标准信息进行更新操作。该方法具有高效性、准确性和高自动化程度等优点，可以显著提升标准信息管理的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118260437A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410480051.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 本发明公开了基于知识图谱的舆情信息展示方法及系统。该基于知识图谱的舆情信息展示方法，包括以下步骤：舆情信息收集；舆情信息数据源分析处理；知识图谱构建；性能评估。本发明通过收集舆情信息得到舆情信息数据源并进行数据清洗和预处理，然后进行实体识别和关系抽取并转化为三元组格式，并对舆情信息数据源中提取出的实体数据进行评估获取实体数据的实体关联系数，利用结果构建知识图谱并设计可视化界面，最后对知识图谱进行性能评估，并定期更新和维护知识图谱中的数据，提高了舆情信息展示准确性，解决了舆情信息展示准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN118193850A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410510982.2
申请日：2024-04-26
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/951 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F18/22 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的舆情信息推荐方法。该基于知识图谱的舆情信息推荐方法属于人工智能技术领域，包括以下步骤：通过Python爬虫实现电影舆情信息的自动抓取、利用自然语言处理技术对自动抓取的电影舆情信息进行预处理、提取出关键实体和关键实体间的关系、构建知识图谱、分析用户的行为数据形成用户的个性化兴趣标签、构建用户兴趣模型、找出与用户兴趣匹配的舆情信息、制定推荐策略、设计用户反馈方法实时调整推荐策略。本发明通过深度学习算法、自然语言处理和个性化推荐技术，达到了推荐信息的多样化以及冷门信息的推荐，解决了现有技术中推荐信息缺乏新颖性的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116451705A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310375485.1
申请日：2023-04-11
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种基于文本挖掘的标准智能关联方法，包括如下步骤：输入标准系列中的文本，其中该输入文本包含多个词汇，每个词汇具有对应的词汇向量；对输入文本进行分词和换词处理，获得经过预处理的词汇；对经过预处理的词汇中选择至少一关键词汇；根据关键词汇找出多个关联子句；其中，每一该关联子句包含部分的所述词汇；计算多个关联子句之间的一关联特征向量；将关联特征向量导入图数据库，将标准的本体模型导入图数据库，建立各个词汇与本体模型中词汇的链接，推理多个文件之间的关联关系。本发明可以处理海量规模的文本数据，处理精准，能反映出文本的主干特征，降低文本分析过程复杂度，准确界定数据标准文本之间的关联关系。
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公开(公告)号：CN116414885A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310291625.7
申请日：2023-03-23
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/2458 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的标准信息耦合测算方法，包括如下步骤：根据目标数据集中的记录统计每个目标对象的特征向量以构成粗糙数据集，每个所述特征向量包括其所对应的目标对象的至少一个属性数据的值；从所述粗糙数据集中筛选出所有已知的目标对象所对应的特征向量，并对筛选出的特征向量执行过滤操作以获得样本；构建耦合协调度评价模型。本发明通过信息之间的耦合度和耦合协调度来确定信息之前的综合权重，能够测算系统的发展水平和发展状况，便于对系统进行高效管理。
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公开(公告)号：CN116186113A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310023979.3
申请日：2023-01-09
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/27 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种通过历史数据挖掘用户获取最大收益的方法，包括如下步骤：定义问题，明确数据挖掘的目的；数据准备，包括选择数据：在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理：进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据；数据挖掘，在净化和转换的数据集上根据选择的算法进行数据挖掘；结果分析，解释和评价数据挖掘结果，并转换为终端用户能够理解的知识。本发明在清除历史数据钱或对历史数据进行归档前，对其历史数据进行整合，然后进行数据挖掘，通过算法的自动选择和参数自动调优，提高数据挖掘的精度和速度，为企业发展提供有力帮助。
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公开(公告)号：CN118349632A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410487911.5
申请日：2024-04-23
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种标准信息要素一致性检验方法，该方法根据标准库中的各标准信息的三元组集合，基于所述实体库和所述待验证信息进行比较，确定与所述待验证信息关联度最高的标准信息；将所述待验证信息每个句子中的主实体和客实体与关联度最高的标准信息的实体对进行对应，基于关系抽取模型得到待验证信息的三元组集合；将待验证信息的三元组集合和标准信息的三元组集合进行比较，得到所述待验证信息与标准信息的一致性检验结果；该方法提高了要素一致性的效率，在减少计算量的同时能够确保结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118193845A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410431659.6
申请日：2024-04-11
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/9535 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06F16/9035 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的标准智库知识推荐方法及系统，包括获取标准智库数据和用户的历史有效数据，历史有效数据包括用户的历史点击数据和对标准智库数据的历史评分；根据语义分析和数据类型对标准智库数据进行分类，得到第一分类结果和第二分类结果，基于时间衰减对第一分类结果进行数据筛选得到增量数据；根据历史有效数据对第一分类结果进行匹配得到第一数据，根据历史有效数据对第二分类结果进行匹配得到第二数据，基于第一数据和第二数据得到推荐类目；通过历史有效数据、增量数据和推荐类目建立推荐模型，将待推荐数据输入推荐模型输出推荐结果。本发明通过大数据技术，能够更准确地理解用户需求，提供更加个性化的知识推荐服务。
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