[发明专利]一种基于知识地图的产品知识导航方法

权利要求书

1.一种基于知识地图的产品知识导航方法，其特征在于，包括知识地图构建阶段和知识导航阶段；其中，知识地图构建阶段利用本体知识建模方法建立产品知识模型，为知识地图的构建做好知识关联准备；知识导航阶段是利用知识关联度，并根据关联阈值确定知识阶段的关联相似度单元，为用户提供包含关联度较高的知识节点链条，并根据知识链条的相关程度排序，为用户推荐知识。

2.根据权利要求1所述的基于知识地图的产品知识导航方法，其特征在于，所述知识地图构建阶段的具体步骤如下：

1-1)知识表示：将产品设计知识用本体技术进行建模；

采用本体模型对知识进行建模，所有的知识都被表示成本体中的概念，知识之间的关联表示成本体中的概念集合，形式如下所示：

O＝{C,R}

其中O是知识本体，C是知识概念的集合，R是知识概念关系的集合；

1-2)根据本体建立的概念和实例，映射到知识地图的知识节点；

通过本体将产品知识表示，抽象出知识概念和实例，概念关系R包含属性，属性是基本类型或是实例；为了避免知识孤岛的存在，采用广度优先遍历将知识概念和实例映射到知识地图的知识节点，完成知识地图的构建。

3.根据权利要求1所述的基于知识地图的产品知识导航方法，其特征在于，知识地图构建完成后，进入知识导航阶段，通过构建好的知识地图，利用知识节点关联关系挖掘符合用户的知识单元，知识单元包含匹配程度高的知识链条，具体步骤如下：

2-1)计算知识节点相似度：

知识节点的相似度是体现知识之间的关联程度，相似度越高代表知识的关联程度越高，相似度值是[0,1]区间的实数，值越大，相似度值越大；两个概念相同则概念相似度为1，如果两个概念的语义距离无穷大的话，则相似度为0，记为Sim1(A,B)；

2-2)计算知识节点相关度：

概念相关度指的是概念间存在的组合关系，如果概念之间存在属性关系、父子类或概念关系、聚集关系或者整体和部分关系以及类和实例关系，则知识节点的相关度为1，否则为0，记为Sim2(A,B)；

2-3)计算出知识节点综合关联权重：

知识节点的综合关联权重是通过知识节点的相似度和相关度加权计算而来，计算公式如下所示：

Sim(A,B)＝aSim1(A,B)+bSim2(A，B)

其中，a和b的值根据具体领域和产品知识特点而定；

2-4)根据知识节点的关联权重确定知识节点组合，形成知识单元，完成导航：

首先定位用户的知识初始节点，定位用户的知识初始节点通过关键字匹配，然后深度优先遍历知识地图并计算知识节点的相似度，知识节点的相似度乘积小于指定的阈值时，则停止遍历，得到一条知识链，知识链组成知识单元，即向用户推送的知识，完成知识导航。