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
系统为您推荐了相关专利信息
分析系统
大数据
个性化服务单元
多维度数据查询
机器学习模型
车辆故障信息
故障知识库
故障特征
车辆故障诊断方法
推理算法
监护系统
多源异构数据融合
数据处理模块
实体识别模型
气体监测传感器
监测方法
影像接收模块
在线学习机制
迁移学习技术
数据管理平台