[发明专利]一种面向设计知识推送的加权特征知识适用概率匹配方法有效
| 申请号： | 201710834158.2 | 申请日： | 2017-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN107679112B | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 张树有;顾叶 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/903 | 分类号： | G06F16/903;G06F16/906;G06N20/00 |
| 代理公司： | 33200 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向设计知识推送的加权特征知识适用概率匹配方法。在设计知识库为知识条目建立设计知识表示向量，组成设计知识表示向量集合，建立用于后续机器学习的训练样本集，将训练样本集中的每个训练样本特征向量分为适用和不适用；每个设计人员被分配到不同的设计任务，根据设计任务的要求构建针对每个设计内容的设计内容特征向量；针对每一设计内容特征向量，遍历并采用朴素贝叶斯决策算法进行设计知识表示向量与设计内容特征向量的匹配概率计算，根据设计知识特征向量是否适用于设计内容特征向量的结果赋值设计知识特征向量，最后进行排序处理。本发明将人工智能的算法思想应用于知识推送，提高了设计知识匹配过程中的智能性与操作性。 | ||
| 搜索关键词： | 向量 内容特征 知识表示 训练样本 知识特征 推送 知识库 训练样本集 人工智能 机器学习 加权特征 决策算法 排序处理 匹配概率 匹配过程 算法思想 特征向量 向量集合 知识条目 贝叶斯 智能性 遍历 构建 匹配 分配 概率 应用 | ||
【主权项】：
1.一种面向设计知识推送的加权特征知识适用概率匹配方法，其特征在于：该方法的步骤如下：/n(1.1)在设计知识库为知识条目建立设计知识表示向量：/n将已知设计知识库中知识条目的数据分为文档类、公式类、图表类、图纸类、案例类的五大类；然后对于每个知识条目构建设计知识表示向量，设计知识表示向量由doc＝{类别，内容，设计人员}表示，其中doc表示知识条目的设计知识表示向量，“类别”表示设计知识表示向量doc归属五大类中的一类，“内容”为设计知识的具体内容，“设计人员”表示存在于设计图纸类与设计案例类的两类知识条目中涉及的设计人员；/n由设计知识库中所有知识条目的设计知识表示向量组成设计知识表示向量集合γ，γ＝{doc
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