[发明专利]一种采用知识图谱的多创新方法推荐与流驱动的集成系统

权利要求书

1.一种采用知识图谱的多创新方法推荐与流驱动的集成系统，其特征在于，包括技术支撑层、数据层、分析层和应用层；

所述的技术支撑层是将采集和获取到的文本数据转化为创新方法领域知识图谱，其核心是知识图谱构建的各项技术，包括中文分词、创新方法领域命名实体识别、创新方法领域实体关系抽取和补全技术；构建创新方法领域知识图谱的数据来自数据层采集到的文本数据以及应用层的数据；

所述的数据层对原始资源数据进行采集和预处理，并且构建创新方法领域知识图谱；从原始资源数据的结构来看，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；从数据的形式来看，包括文本数据和知识数据；通过构建爬虫服务进行数据采集，并通过技术支撑层的构建知识图谱的相关技术，实现将多种形式的数据融合，形成创新方法领域知识图谱；

所述的分析层协助企业完成创新方法的应用，其中包括多创新方法集成与融合应用模板的配置和基础创新方法的推荐，具体为：

先将企业在应用流模型过程中的阶段需求以7元组的范式进行表示；

D＝Org,PS,T,PTxt,DTxt,Type,IMs

其中：Org表示当前企业实体，PS表示当前产品实体；T表示企业当前选择的创新方法模板；PTxt表示企业当前工程难题的文本描述；DTxt表示企业对阶段需求的文本描述；Type表示当前企业对基础创新方法的需求类型；IMs表示参考创新方法集合；

然后为了针对企业需求推荐合理的创新方法，将企业创新需求描述7元组转化为需求子图的形式：

D＝(V_D,E_D,vt_D,et_D)

其中V_D＝{v1,v2,...vn}表示7元组中的实体集；E_D＝{eij|eij＝v*vj,1＝i,1＝n}表示7元组中实体之间的关系集；vt_D＝{vt1,...,vtk}表示实体的类型集；et_D＝{et1,...,ets}表示关系类型集；

最后后续的任务就是从创新方法领域知识图谱中检索与需求子图相匹配的实体候选集，将需求子图转换成匹配子图，进一步从子图中获取基础创新方法集合，完成了创新方法模板的配置，该集合为根据企业阶段需求所匹配得到的决策候选集合；

所述的应用层通过对企业实际应用创新方法过程进行建模，形成多创新方法集成与融合应用的流模型，结合分析和决策层得到的有效辅助信息，实现多创新方法集成与融合的科学应用，具体如下：

(1)组织模型

组织模型是指创新方法模板应用过程中的组织形式的模型；根据创新方法模板应用的实际需求，将应用创新方法模板解决企业单一工程难题的过程视为工作小组开展模板层创新活动的形式，工作小组内不同的企业员工扮演不同的角色，模板层创新活动的开展由工作组内的多个成员协同完成；

(2)资源数据模型

多创新方法集成与融合应用流模型中所需要的数据资源来源于从企业实体资源中采集到的数据或者相应的生产文档中的数据；因此构件型基础创新方法中产生的结果数据通过容器型基础创新方法来实现数据的交互，通过四层体系架构从而协助企业对创新方法应用过程中的数据管理，有效的安排和组织创新方法应用数据；

(3)过程模型

过程模型是对多创新方法集成与融合应用过程中的状态及过程的描述；过程模型中包含流程信息、状态信息、状态转移规则；该过程可描述为从初始状态出发，经过多种状态的转移，解决工程难题，达到最终状态的一个过程；多创新方法集成与融合应用流模型的过程模型表示为：

M＝S,Σ,f,S0,Z

状态：流模型中的状态S代表了企业在应用流模型解决工程难题过程中所表现出来的形态；S是一个有限集，集合中每个元素表示企业应用流模型所处的一个状态，其中初始状态S0和终止状态Z为辅助状态，表示整个状态的开始和结束；

转移：转移是从一个状态节点到另外一个状态节点的移动；过程模型中的Σ代表表示系统可能发生的条件集合f代表一个从Σ到S的单值部分映射，即状态转移的函；f(S,A)＝S′代表当前系统状态遇到条件A时将转化到下一个系统状S′，即后继状态，除了两个节点之间的基本转移外，转移还包括汇合转移、分支转移和条件转移三种组合形式，条件转移表示通过条件触发时对触发事件进行判断，如果判断条件成立，转移到某一个状态，否则转移到另外一个状态。

2.根据权利要求1所述的一种采用知识图谱的多创新方法推荐与流驱动的集成系统，其特征在于，

所述的数据层中创新方法领域知识图谱的构建方法，具体内容如下：

首先，根据多创新方法集成与融合应用的特点，利用RDF模型对创新方法领域中的概念和关系进行式化的概念知识，并建立层次结构、包含关系、组成关系，便于后续的机器处理和知识融合，最终得到创新方法领域概念模型；

其次，为了获取创新方法领域文本数据，建立面向多数据源的高性能爬虫服务来采集创新方法领域的文本数据；制定种子词库和爬虫限定域两种策略；种子词库的作用是通过配置种子词库，按照不同的需求来初始化初始搜索空间，结合深度优先或者广度优先两种不同的搜索策略实现不同的数据采集方案，对于采集到的数据，进行中文分词和实体识别；

最后，进行实体之间的关系抽取；关系抽取所要解决的任务是对文本中特定类型的关系进行识别并分类，通过三元组的形式将实体和实体之间的关系进行结构化和规范化的表达；创新方法领域中实体之间的关系包括基础创新方法和基础创新方法之间的关系，基础创新方法与企业、产品和生产难题之间的关系；创新方法之间的关系包括构件型创新方法与容器型创新方法之间的嵌入关系和时序关系。