[發明專利]一種容錯的基于圖譜架構的智能語義搜索方法

有效

• 申請號: 201710435186.7
• 申請日: 2017-06-10
• 公開（公告）號: CN107103100B
• 公開（公告）日: 2019-07-30
• 發明（設計）人: 段玉聰;邵禮旭
• 申請（專利權）人: 海南大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/35
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種容錯的基于圖譜架構的智能語義搜索方法，其所包含的步驟如下：

步驟1）根據已有資源，建立處理資源框架；

步驟2）獲取用戶投入的金額和預等待時間，建立用戶投入模型，預等待時間決定搜索的次數、每次搜索的項數和每次要搜索的時間，設定每次搜索的項數和每項要搜索的時間是固定的：

步驟3）獲取用戶搜索需求，允許用戶以自然語言文本描述的形式輸入其信息需求；

步驟4）提取用戶搜索需求關鍵詞；

步驟5）遍歷處理資源架構，搜索相關資源，根據步驟4提取出的關鍵詞，遍歷處理資源架構，尋找相關資源；

步驟6）判斷能否找到相關資源，若不能找到，在知識圖譜上通過關系推理挖掘新的實體和關聯關系，增強圖譜結點密度和邊密度，更新處理資源架構，然后重新遍歷處理資源架構，尋找資源；

步驟7）構建模糊傾向性詞匯表，模糊傾向性詞匯指的是 “可能”、“或許”這種傾向性不確定的詞語；

步驟8）對找到的資源根據傾向性按照正向和反向進行分類，答案中包括模糊傾向詞匯表中詞匯的資源視為無用資源；

步驟9）根據步驟（8）得到兩種傾向性資源，統計正向資源和反向資源在資源總數所占的比重” “M表示用戶投入的金額，T表示預等待時間，S_times表示搜索的次數、S_item表示每次搜索的項數，Pert_item表示每次要搜索的時間”、“weight表示兩種傾向性資源，統計正向資源和反向資源在資源總數所占的比重，其中Resource_正表示正向資源數，Resource_反表示反向資源數，Resource_總表示資源總數：

步驟10）根據步驟9得到的正反雙向資源所占權重分配用戶投入，確定正向和反向搜索分別要花費的時間和金額，進而確定正反雙向搜索分別要遞進搜索的次數：

其中T_{（正/反）}表示正向與反向搜索分別要花費的時間、M_{（正/反）}表示正向與反向搜索分別要花費的金額、weight_{（正/反）}表示正反雙向資源所占權重，正/反表示的含義是正或反；

步驟11）根據步驟8得到的資源按照資源中的關鍵詞進行關聯因素遞進搜索，并計算得到信息的熵值，熵值范圍是0到1，熵值越大，信息傾向越分散，可信度越低，資源是有時效性的，是按照某一關聯因素進行遞進搜索時，在T_k時間下得到的資源的熵值，p_i是每類答案出現的概率，entropy表示按照某一關聯因素進行遞進搜索時，在不同時效下得到資源的加權平均熵值，Timeliness是T_k時間資源的時效性，T_s是資源開始出現的時間，T_t是資源終止傳播的時間，T_c是當前搜索者搜索資源的時間：

（7）

步驟12）根據步驟9得到的遞進搜索項的熵，計算資源可信度Confidence，設定在搜索前正反傾向的資源可信度都為1，n是搜索的次數，m是每次搜索的條目總數，item_i表示條目i，是按條目i遞進搜索得到的資源的熵：

（9）

步驟13）根據步驟10得到的資源的可信度，判斷正向資源可信度和反向資源可信度的比值是否大于閾值T或小于1/T，該閾值可根據學習算法得到，若可信度比值滿足閾值條件，返回可信度大的資源給搜索者；否則步驟11遍歷處理資源架構繼續遞進搜索；

步驟14）獲取用戶反饋，若用戶對答案不滿意，提示用戶是否增加投入重新檢索，若用戶增加了投入，返回步驟10重新分配正向和反向投入比例，繼續遞進搜索。