发明专利 已授权

一种基于表示学习的隐藏关联挖掘方法

📄 申请号:CN202010831356.5 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2020-08-18
公开号
CN112100323B
公开日
2023-11-03
申请人
淮阴工学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

数据挖掘, 推荐系统, 社交网络分析, 知识图谱构建, 异常检测

摘要

发明公开了一种基于表示学习的隐藏关联挖掘方法,包括:爬取高校教师数据构建知识库;通过DEEPWALK算法向量化实体,进行PCA主成分分析将实体向量降维至2维,通过距离度量算法计算实体间相似度;用改进的NODE2VEC算法向量化实体,通过PCA降维后计算相似度,取降维前形成的推荐列表和降维后形成的推荐列表的交集推送用户;通过逆向最大匹配算法切分用户输入语料,与系统自定义字典匹配,构造Cypher查询语句,将查询实体数据返还WEB应用程序。利用关联挖掘系统实现教师实体间关系维度扩展。用户输入关键字查询语句并调用接口获取教师实体数据集。通过ECharts渲染教师实体属性数据和实体间关系数据,实现教师实体可视化。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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