[发明专利]基于深度学习的电力营销图谱搜索优化方法在审
| 申请号： | 202310445178.6 | 申请日： | 2023-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN116628217A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 刘辉舟;吕斌;陈伟;齐红涛;夏泽举;倪妍妍;袁加梅;张靖;汤旭;常乐;王波;李锐;李重庆;夏硕;王海鸿;吴前 | 申请（专利权）人： | 国网安徽省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/332;G06F40/232;G06Q30/0203;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南京行高知识产权代理有限公司 32404 | 代理人： | 王菊花;王培松 |
| 地址： | 230022 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的电力营销图谱搜索优化方法，包括：对用户输入的搜索问题进行识别，得到核心实体；对所述核心实体进行消歧与链指，获得标准实体；查找所述标准实体所有节点连接的边，计算每条边与所述搜索问题的语义相关性，生成相关性得分并进行阈值过滤，选取得分最高的topk个边作为候选路径，添加至候选路径集中；归一化处理所述候选路径集，生成每条候选路径的标准分，根据分数高低对所述候选路径排序，选取分数最高的候选路径所在子图作为所述搜索问题的结果反馈给用户。本发明通过语义相关性的边选择及topk的边搜索，有效提高搜索准确性，减少搜索次数，提高搜索效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 电力 营销 图谱 搜索 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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