基于用户潜在需求的资源推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN103577579A

    公开(公告)日:2014-02-12

    申请号:CN201310549102.4

    申请日:2013-11-08

    IPC分类号: G06F17/30

    CPC分类号: G06F17/30867

    摘要: 本发明涉及数据检索领域,公开了一种基于用户潜在需求的资源推荐方法及系统。该方法包括步骤:利用文本聚类和主题挖掘算法对资源进行聚类和主题抽取;基于聚类结果,计算每个主题下的主题词,得到对应领域的主题词表;利用主题词表对资源进行自动标引,计算出每个独立资源包含的主题词;结合用户对独立资源的操作记录以及用户属性,计算用户对某个主题的关注度;建立用户需求模型并计算用户之间的主题相似度;利用独立资源中数据间的关系计算指定信息对主题的权威度;根据用户需求模型筛选资源,将匹配度较高的资源推荐给用户。本发明利用用户的潜在情报需求和自己的专业领域密切相关性,可以更精准地向用户推荐和用户需求相匹配的情报资源。

    一种基于科技服务的数据分析统计系统

    公开(公告)号:CN118245541A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410297102.8

    申请日:2024-03-15

    摘要: 本发明涉及数据分析统计技术领域,且公开了一种基于科技服务的数据分析统计系统,包括数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、数据分析模块、数据可视化模块和数据结果输出模块,通过设置了数据分析统计系统,本系统采用模块化设计,各个模块之间解耦良好,易于扩展和维护,实现了数据采集、处理、存储、分析和结果输出的全流程自动化,极大地降低了人工操作的复杂性和出错率,提高了工作效率,具有高度的自动化、强大的数据处理能力、灵活的数据分析功能、丰富的数据可视化手段以及良好的扩展性和可维护性等优点,通过本系统的应用,企业可以实现对海量数据的快速分析和利用,提高业务决策的科学性和准确性,实现更高效的市场竞争。

    基于深度学习的电力智能问答引擎

    公开(公告)号:CN117743523A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311333577.X

    申请日:2023-10-16

    摘要: 本申请提供了基于深度学习的电力智能问答引擎,涉及智能问答引擎技术领域,包括如下步骤:S1.构建FAQ数据库;S2.构建知识图谱数据库;S3.基于FAQ数据库、知识图谱数据库对技术标准文档内容进行加工和提炼,让电力业务人员通过问答的方式快速从文档中获取相应的答案。本申请电力智能问答引擎基于FAQ数据库、知识图谱数据库对技术标准文档内容进行加工和提炼,能够满足业务人员对于文档检索和问答的需求,提升设备管理作业的效率和质量,减轻基层工作人员的负担。该解决方案同样也适用于其他需要对大量文档进行检索和查询的场景,可广泛应用于电力行业。

    电力知识语义分析系统及方法
    79.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117273012A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311312981.9

    申请日:2023-10-11

    摘要: 本申请提供一种电力知识语义分析系统及方法,本申请系统包括文本预处理模块,用于对电力知识文本进行分词处理;文本标准化模块,用于根据电力知识图谱,对所述电力知识文本进行标准化;语义分析模块,用于根据预训练模型,对电力文本标准化的分词以及句子进行语义分析,确定电力文本的语义信息;数据库,用于存储所述电力知识图谱。通过文本预处理模块,对电力知识文本进行分词处理,以便于根据电力知识图谱,对分词进行实体匹配,从而实现电力知识文本的标准化,使得预训练模型对标准化后的分词以及句子的分析结果更准确,提高电力文本信息提取准确性。

    一种基于机器学习的知识共享和推荐系统

    公开(公告)号:CN117216404A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202311333575.0

    申请日:2023-10-16

    IPC分类号: G06F16/9535 G06N20/00

    摘要: 本申请提供了一种基于机器学习的知识共享和推荐系统,属于机器学习技术领域。客户端用于客户搜索相关信息并向服务器发出搜索指令;服务器用于接收客户端发出的搜索指令并根据搜索的关键词将数据库中存储的数据进行检索并将检索到的相同及相似的数据反馈至客户端供用户浏览;数据库中存储大量的数据信息,便于用户从其中调取需要的信息进行浏览使用;便用户及时快速的生成推荐列表,获得更好的推荐结果,为用户提供更好的推荐服务体验。