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公开(公告)号:CN119357309B
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411896293.6
申请日:2024-12-23
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 本发明涉及智能管理技术领域,尤其涉及一种基于标准数据资产的数据评估系统,包括:拆解器,编码器,编码目录,复用目录和处理器,利用将数据资产分割为标准功能体,并将标准功能体进一步分割为标准数据资产,将数据资产进行拆分并标记,利用对标准功能体和标准数据资产分别标记的方式,降低了对标准功能体和标准数据资产进行复用检查的数据量,从而能够在海量数据资产中检索标准功能体和标准数据资产的复用状态,在有效提升了复用检测效率的同时,有效提升了能够复用的标准数据资产的调用效率。
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公开(公告)号:CN118709699B
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202410816908.3
申请日:2024-06-24
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F18/22 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及文本处理技术领域,尤其涉及一种基于文本挖掘的标准智能关联方法,包括:对各文本文件分别进行预处理得到对应各词汇集;基于各所述词汇集得到对应的关键词集;基于所述关键词集对待挖掘文本文件进行初筛得到若干粗粒度文本文件,形成粗粒度文件集;分别对所述粗粒度文件集中各关键词集的各关键词进行指向处理形成各关键词组集;基于各所述关键词组集分别计算所述粗粒度文件集对应的所述若干关键词集之间的相似度,得到细粒度文件集;根据所述细粒度文件集中各文本文件对应的关键词集的属性,确定细粒度文件集中各文本文件的关联逻辑导图。本发明通过粗粒度筛选及细粒度筛选两步法确定相似文件,提高了相似度计算精度。
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公开(公告)号:CN118820321A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410811451.7
申请日:2024-06-21
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/2458 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及信息处理技术领域,尤其涉及一种基于数据挖掘的标准信息耦合测算方法,包括:基于预设数据源获取原始数据,根据预设条件对所述原始数据进行初步筛选,以得到初步筛选后的基础数据;根据所述基础数据中的各数据特征进行聚类,以得到第一聚类结果;根据每一聚类组对应的数据特征,与标准信息对应的数据特征进行耦合分析,将满足预设标准的聚类组中的基础数据确定为耦合数据;根据标准信息对应的数据类型对所述耦合数据进行处理,以得到待挖掘数据。本发明能够有效减少挖掘数据时处理的数据量,提高数据挖掘效率和准确性。
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公开(公告)号:CN118708758A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410761375.3
申请日:2024-06-13
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/735 , G06F16/732 , G06F16/78 , G06F16/783 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及文本数据分析技术领域,尤其涉及一种基于文本挖掘的标准智能推荐方法,本发明通过将线上教学视频按播放时间进度划分为若干播放时段,通过若干播放时段内的特征动作次数的波动程度判定线上教学视频是否为特征动作显性视频,并确定特征动作显性时段,通过确定用户在线上教学视频发出提问所对应的播放时刻是否在特征动作显性时段内,以确定提问的索引类别,通过对提问文本进行分词得到若干提问词组,通过提问的索引类别确定内容推荐的响应方式,进而,实现了根据用户提问的时机分析提问内容的难度,以及根据提问难度差异快速推荐对应的教学内容,避免线上教学推荐内容的信息过载,提高了线上教学推荐内容的个性化。
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公开(公告)号:CN116451705A
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202310375485.1
申请日:2023-04-11
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种基于文本挖掘的标准智能关联方法,包括如下步骤:输入标准系列中的文本,其中该输入文本包含多个词汇,每个词汇具有对应的词汇向量;对输入文本进行分词和换词处理,获得经过预处理的词汇;对经过预处理的词汇中选择至少一关键词汇;根据关键词汇找出多个关联子句;其中,每一该关联子句包含部分的所述词汇;计算多个关联子句之间的一关联特征向量;将关联特征向量导入图数据库,将标准的本体模型导入图数据库,建立各个词汇与本体模型中词汇的链接,推理多个文件之间的关联关系。本发明可以处理海量规模的文本数据,处理精准,能反映出文本的主干特征,降低文本分析过程复杂度,准确界定数据标准文本之间的关联关系。
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公开(公告)号:CN116414885A
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202310291625.7
申请日:2023-03-23
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/2458 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的标准信息耦合测算方法,包括如下步骤:根据目标数据集中的记录统计每个目标对象的特征向量以构成粗糙数据集,每个所述特征向量包括其所对应的目标对象的至少一个属性数据的值;从所述粗糙数据集中筛选出所有已知的目标对象所对应的特征向量,并对筛选出的特征向量执行过滤操作以获得样本;构建耦合协调度评价模型。本发明通过信息之间的耦合度和耦合协调度来确定信息之前的综合权重,能够测算系统的发展水平和发展状况,便于对系统进行高效管理。
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公开(公告)号:CN116450802A
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202310354412.4
申请日:2023-04-06
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/335 , G06F16/33 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种基于文本挖掘的标准智能生成方法,包括如下步骤:接收针对目标文本发起的标准文本生成请求;获取待数据标准化的目标文本数据;提取目标文本数据所包括的目标文本要素;根据目标文本要素确定所述目标文本数据的多个分词;将得到的每一分词输入至最近邻模型中,通过最近邻模型在预设数据库中筛选与标准文本满足预设相似度要求的指定语句向量;获取所述指定语句向量对应的文本数据,将所述指定语句向量对应的文本数据作为标准文本。本发明提高了文本数据生成效率,便可以对不同的信息系统的文本数据进行有效地标准化处理。
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公开(公告)号:CN119357309A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411896293.6
申请日:2024-12-23
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 本发明涉及智能管理技术领域,尤其涉及一种基于标准数据资产的数据评估系统,包括:拆解器,编码器,编码目录,复用目录和处理器,利用将数据资产分割为标准功能体,并将标准功能体进一步分割为标准数据资产,将数据资产进行拆分并标记,利用对标准功能体和标准数据资产分别标记的方式,降低了对标准功能体和标准数据资产进行复用检查的数据量,从而能够在海量数据资产中检索标准功能体和标准数据资产的复用状态,在有效提升了复用检测效率的同时,有效提升了能够复用的标准数据资产的调用效率。
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公开(公告)号:CN118708758B
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202410761375.3
申请日:2024-06-13
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/735 , G06F16/732 , G06F16/78 , G06F16/783 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及文本数据分析技术领域,尤其涉及一种基于文本挖掘的标准智能推荐方法,本发明通过将线上教学视频按播放时间进度划分为若干播放时段,通过若干播放时段内的特征动作次数的波动程度判定线上教学视频是否为特征动作显性视频,并确定特征动作显性时段,通过确定用户在线上教学视频发出提问所对应的播放时刻是否在特征动作显性时段内,以确定提问的索引类别,通过对提问文本进行分词得到若干提问词组,通过提问的索引类别确定内容推荐的响应方式,进而,实现了根据用户提问的时机分析提问内容的难度,以及根据提问难度差异快速推荐对应的教学内容,避免线上教学推荐内容的信息过载,提高了线上教学推荐内容的个性化。
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公开(公告)号:CN118709699A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410816908.3
申请日:2024-06-24
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及文本处理技术领域,尤其涉及一种基于文本挖掘的标准智能关联方法,包括:对各文本文件分别进行预处理得到对应各词汇集;基于各所述词汇集得到对应的关键词集;基于所述关键词集对待挖掘文本文件进行初筛得到若干粗粒度文本文件,形成粗粒度文件集;分别对所述粗粒度文件集中各关键词集的各关键词进行指向处理形成各关键词组集;基于各所述关键词组集分别计算所述粗粒度文件集对应的所述若干关键词集之间的相似度,得到细粒度文件集;根据所述细粒度文件集中各文本文件对应的关键词集的属性,确定细粒度文件集中各文本文件的关联逻辑导图。本发明通过粗粒度筛选及细粒度筛选两步法确定相似文件,提高了相似度计算精度。
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