一种知识图谱驱动的网络学术资源关联遴选优化方法

本发明公开了一种知识图谱驱动的网络学术资源关联遴选优化方法，该方法包括：通过自顶向下的方法定义本体，并采用七步法构建网络学术资源关联遴选本体；对网络学术资源进行预处理；从预处理后的网络学术资源中识别出实体并确定实体之间的关系，形成结构化的知识表示；将已识别的实体和关系整合到知识图谱中，并存储到图数据库Neo4j中；利用构建好的知识图谱进行资源关联查询和深度分析，包括统计分析、路径分析、重点对象分析和聚类分析；根据用户反馈和学术领域的进展，优化知识图谱和关联遴选算法。本发明方法能够实现高效的知识图谱构建与管理、精准的资源关联与推荐、动态优化与持续改进，显著提升科研效率和知识创新速度。