基于语义与业务特征融合的制度关联推荐方法及系统

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基于语义与业务特征融合的制度关联推荐方法及系统
申请号:CN202411839941
申请日期:2024-12-13
公开号:CN119988597A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于语义与业务特征融合的制度关联推荐方法及系统,属于文本关联分析技术领域,基于正则表达式对制度文件进行文本分割,提取条款语义特征;基于制度文件条款内容与外部业务信息关联需求,构建制度关联业务知识图谱,并使用Neo4j图数据库存储图谱数据;创建条款‑部门、条款‑岗位、条款‑专业三层制度业务知识网络,基于Node2Vec算法计算各层网络条款实体的图结构特征;对条款实体的语义特征和图结构特征向量进行融合,基于余弦相似度方法建立制度关联业务知识图谱中条款实体间的关联关系;基于Neo4j图数据库的Cypher查询语言实现制度条款关联推荐。本发明在确保降低计算复杂度和整合外部知识的前提下,使制度文本关联推荐更加精准。
技术关键词
关联推荐方法 Node2Vec算法 语义特征 实体 图谱 非暂态计算机可读存储介质 文本 预训练模型 专业 关系 关联推荐系统 关联分析技术 文件属性值 处理器 三元组 存储器 节点 网络 词嵌入方法
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