本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于知识图谱的护理方案智能化推荐方法及系统，包括：根据与待推荐患者存在相同临床症状的病症程度的相似性，确定待推荐患者的参考患者，根据参考患者的护理信息获取待推荐患者的护理服务，同时考虑到费用的因素，对推荐的护理服务用较合适且费用更低的护理服务进行替换。本发明筛选出了与待推荐患者症状最相似的患者，充分考虑了这些的护理信息，获得了最适用的护理服务以及对应等级，同时提供了多种推荐方案，在适用的情况下考虑了患者的经济因素，使得患者的选择范围更广，参考范围更大，更加灵活。
📄 2024111248038
📂 G16H50_70
👤 大连泰嘉瑞佰科技有限公司
📅 2024-08-16
本发明公开了基于GraphRAG的地质资料智能问答方法，先构建第一和第二文档库并统一解析清洗，再对文本分块向量化，通过滑窗分块与跨页语义桥接生成高质量文本向量库；同时利用提示调优抽取地质实体与关系，构建知识图谱库并形成语义社区。再对用户问题做术语标准化，分两路检索：一路在文本向量库做初步检索与子问题拆分检索，经重排得到文本证据；另一路在知识图谱库做精确与模糊匹配，获取图谱证据。最终将文本证据与图谱证据融合，并通过结构化提示由大语言模型生成带统一引用标记的可溯源答案。该方案兼顾向量检索的泛化性与知识图谱的逻辑性，可显著提升地质资料问答的证据完整性与结果可核验性。
📄 2026103453379
📂 G06N5_04
👤 南京信息工程大学, 江苏省地质资料馆
📅 2026-03-20
一种无线电信号攻防领域的知识图谱构建及查询推荐系统，包括：本体图设计模块、数据收集模块、知识图谱构建模块以及查询及推荐模块，本发明所述系统将无线电信号调制类型识别领域的攻击防御检测等算法关联起来形成知识图谱，便于知识存储以及查询，形成的知识图谱包括模型、无线电信号、算法以及其衍生的一些模型以及信号，有益于挖掘无线电信号调制类型识别领域的关联，通过计算模型间的相似性以及信号间的相似性，有利于进行基于知识图谱的攻防策略推荐，通过攻防策略推荐，在对未知的无线电信号或者分类模型给出推荐的攻击防御策略，有益于提高无线电信号调制类型分类领域的人工智能安全性。
📄 2021104947918
📂 G06F16_36
👤 浙江工业大学
📅 2021-05-07
一种基于隐性关系注意力网络的小样本医学知识图谱补全方法，首先在医学知识图谱中对任务医学关系进行特征提取，并捕捉一跳邻居的信息，实现任务医学实体的增强嵌入，然后对任务医学实体获取头尾实体邻居关系嵌入的相似性和动态关系嵌入，最后对两者进行融合，获得更具语义细粒度的关系表征，通过计算头实体、关系和尾实体之间的分数，来实现医学知识图谱补全。本发明考虑了医学知识图谱的邻居信息和关系嵌入信息，并进行融合，在小样本场景下，补全效果正确性高，效果好。
📄 2024103345892
📂 G06F16_36
👤 浙江工业大学
📅 2024-03-22
本发明公开了一种基于双塔模型的知识图谱用户偏好实体召回方法，在传统的双塔模型中添加了优化方法，用于更好的学习用户与物品之间的交互，已训练的双塔模型能用于召回在知识图谱上与用户偏好相关的实体。首先将用户历史记录的物品在知识图谱对应的实体作为起点，沿着边检索到所有的邻居实体。然后通过已经训练好的优化双塔模型对召回到的实体进行筛选。最后以召回到的实体作为新的起点，重复上述操作。最终构成了能够表示用户偏好和潜在偏好的知识图谱。
📄 2022101699361
📂 G06F16_36
👤 浙江工业大学
📅 2022-02-23
一种基于联合学习的警情知识图谱构建方法，包括以下步骤：1)获取已破获案件的所有有关数据，并以类型、时间、地点、人名、机构五大类实体对数据进行标注；2)对数据进行分词，并将分词后的文本作为输入，通过Transformer模型提取特征向量；3)将提取到的特征向量拆分为句子向量和词向量两部分，针对词向量，使用循环神经网络计算每个标签概率，针对句子向量，使用一个全连接层对样本进行分类；4)将两个任务的损失函数进行求和，得到最终的损失函数，基于该损失函数对模型进行学习和训练；5)将抽取出的结果保存图数据库中，并基于可视化结果进行案件分析。本发明构建知识图谱，简化警务分析工作。
📄 2020104133652
📂 G06F16_36
👤 浙江工业大学
📅 2020-05-15
一种基于知识图谱的中文医药问答系统，包括知识图谱构建模块、问题分类模块、数据库查询模块、答案整合模块和结果展示模块。一种基于知识图谱的中文医药问答方法，包括以下步骤：S1.获取用户的查询文本；S2.对用户的问句进行解析，获取主语实体、问题类别和问题类型；S3.根据解析结果以及预先构建的中文医药知识图谱进行相关查询，获取查询结果；S4.对医药查询结果进行整理，形成符合自然语言的对话答案以及可视化数据；S5.对文本答案以及可视化数据进行展示。本发明提高了问题类型划分的准确率以及答案精度，满足了用户医药咨询、食品指南、疾病辅助诊疗的需求，为用户提供了更加便捷高效的服务。
📄 2021107637044
📂 G06F16_332
👤 浙江工业大学
📅 2021-07-06
基于任务相关网络的小样本汽车产业链知识图谱补全方法，首先从汽车产业链知识图谱中捕获一跳邻居的任务相关信息，对任务实体进行向量嵌入，然后获取头尾实体之间的自注意力信息，最后通过一个任务相关网络对参考集建模，获取细颗粒度语义的、任务相关的关系向量嵌入，通过计算头实体、关系和尾实体在残缺三元组中距离评分，得到汽车产业链知识图谱补全结果。本发明考虑了汽车产业链知识图谱的结构信息和任务相关信息，在小样本的背景下，准确性较高，补全效果好。
📄 2023106076677
📂 G06N5_025
👤 浙江工业大学
📅 2023-05-26
一种基于动态阈值的迭代式知识图谱实体对齐方法，本发明联合采用翻译模型和图卷积模型，分别自动学习关系语义信息以及实体的结构信息，并通过引入注意力机制减少不重要的邻节点带来的噪音，得到节点和关系的嵌入式表示；通过预对齐实体对集合，根据对齐的损失函数将两个知识图谱的实体映射到同一个向量空间当中；通过所设计的迭代对齐策略捕获可能的实体对，将这些实体对加入到训练集当中，参与到下一轮训练，直至实体的嵌入收敛，得到最终的实体嵌入，然后计算实体的相似度将实体进行对齐。本发明提出的迭代式知识图谱对齐方法减少了对人工标注实体数量的依赖，提高了实体对齐的准确率。
📄 2020108699679
📂 G06F16_36
👤 浙江工业大学
📅 2020-08-26
一种用于工业知识图谱构建的复杂语义关系抽取方法，属于自然语言处理技术领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、结合工业文本数据上下文构建动态提示获得工业实体间关系表征；步骤2、采用对比学习增强关系存储队列中关系特征的类内聚合和类间分离；步骤3、动态优化训练过程，用收敛后的模型推理工业知识图谱中工业实体间的关系。本发明考虑了工业文本数据上下文的语义以及实体标注集中实体类型信息，并利用关系存储队列对不同语义关系进行类内聚合和类间分离，关系抽取准确性高，知识图谱构建性能好。
📄 2025101152743
📂 G06F40_30
👤 浙江工业大学
📅 2025-01-24
一种基于双知识图谱的新闻标题短文本分类方法，包含：对新闻标题短文本进行预处理，去除特殊字符；通过jieba分词工具提取新闻标题中的关键词，去除停用词；通过CNDBPedia外部知识库提供的API，将关键词链接到外部知识库获取实体集合；通过余弦相似度对实体集合进行消岐，得到候选实体集合；基于全局关键词共现信息，构建领域知识图，解决OOV问题；通过链接到外部知识库获取与实体相关的解释信息，丰富上下文语义信息；使用BERT获取原始新闻标题和实体链接的解释信息的字符级向量表示，并融合这两部分的向量表示，以弥补短文本信息不足的缺点；使用TextCNN来提取多个连续单词之间的N‑grams特征，捕捉深层次的语义信息；最后通过Softmax函数进行分类，得到最终的分类结果。
📄 2022106430313
📂 G06F16_353
👤 浙江工业大学
📅 2022-06-08
一种基于实体重要性和相似性的电商知识图谱补全方法，将电商知识图谱以三元组形式表示，计算电商实体的重要性；通过电商实体相似性分类把实体划分成不同类别，并在此基础上生成负三元组集合；初始化电商知识图谱的实体和关系嵌入向量集合；计算电商知识图谱中所有关系的一阶重要性；计算所有正三元组中关系的高阶重要性，计算所有负三元组中关系的预设高阶重要性；计算所有正、负三元组关系的综合重要性；获取所有正、负三元组的重要性；通过最小化损失函数获取实体嵌入向量集合和关系嵌入向量集合；得到补全三元组。本发明考虑了电商知识图谱的实体和关系的重要性，根据相似性分类选取高质量负样本，计算速度快，补全准确度高。
📄 2022105643524
📂 G06F16_36
👤 浙江工业大学
📅 2022-05-23
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台