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公开(公告)号：CN109408527B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201811197729.7
申请日：2018-10-15
Applicant: 广东顺德西安交通大学研究院
IPC: G06F16/242 , G06F16/2453 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于向量空间的RDF结构化查询自动构建方法，利用概括局部子图将RDF图映射到连续向量空间中，学习RDF图中每个节点与边的向量表示；在给定通过自然语言问题表达的查询意图后，提取问题中的实体、关系短语，并将它们在RDF图中匹配得到候选匹配节点、边；然后，利用RDF图的向量表示将候选匹配节点、边的集合表示为向量并计算最优查询结构；最后利用翻译机制选取每个候选集合中的最优匹配节点、边并生成目标结构化查询。通过对RDF图向量表示的利用，查询构建的效率得到了大大提高；同时可以避免在确定结构过程中对实体与关系短语进行精确的匹配，提高了匹配的召回率；在最后的查询生成过程中，翻译机制也保证了所生成查询与RDF图的一致性。
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公开(公告)号：CN109344259A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201810803364.1
申请日：2018-07-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层划分框架的RDF分布式存储方法，主要步骤包括：(1)通过MMA算法优化RDF图中的顶点移动，保护了RDF图中小社团；(2)通过MSLM算法对RDF图进行粗糙化，发现了RDF图中的社团结构，并且在此基础了缩小了RDF数据的规模；(3)通过B_AP算法实现了对RDF图的k-way分割，使得各个物理存储节点之间的数据量相对平衡并且降低了节点之间的通信代价。本发明提出了完整的RDF分布式存储方法，为提升RDF的查询效率奠定了基础。
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公开(公告)号：CN108984633A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810641543.X
申请日：2018-06-21
Applicant: 广东顺德西安交通大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于节点上下文向量空间的RDF近似答案查询方法，首先进行RDF图的向量空间表示学习生成，然后对RDF查询图划分，再基于向量空间的近似答案发现，最后RDF查询图近似答案结果返回，帮助用户明确信息需求和修改初始的RDF查询图。本发明能够解决RDF查询空集答案问题，其中基于节点上下文的RDF表示学习方法可以离线线生成RDF数据集的连续向量表示，保证了RDF查询图投影在连续向量空间中时能够满足用户查询意图，生成的近似答案及对应推荐查询排序后返回给用户作为解释，这种数据驱动式的求解方式提高了RDF近似的质量查询并显著降低时间开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109344259B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201810803364.1
申请日：2018-07-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多层划分框架的RDF分布式存储方法，主要步骤包括：(1)通过MMA算法优化RDF图中的顶点移动，保护了RDF图中小社团；(2)通过MSLM算法对RDF图进行粗糙化，发现了RDF图中的社团结构，并且在此基础了缩小了RDF数据的规模；(3)通过B_AP算法实现了对RDF图的k‑way分割，使得各个物理存储节点之间的数据量相对平衡并且降低了节点之间的通信代价。本发明提出了完整的RDF分布式存储方法，为提升RDF的查询效率奠定了基础。
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公开(公告)号：CN109408527A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811197729.7
申请日：2018-10-15
Applicant: 广东顺德西安交通大学研究院
IPC: G06F16/242 , G06F16/2453 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于向量空间的RDF结构化查询自动构建方法，利用概括局部子图将RDF图映射到连续向量空间中，学习RDF图中每个节点与边的向量表示；在给定通过自然语言问题表达的查询意图后，提取问题中的实体、关系短语，并将它们在RDF图中匹配得到候选匹配节点、边；然后，利用RDF图的向量表示将候选匹配节点、边的集合表示为向量并计算最优查询结构；最后利用翻译机制选取每个候选集合中的最优匹配节点、边并生成目标结构化查询。通过对RDF图向量表示的利用，查询构建的效率得到了大大提高；同时可以避免在确定结构过程中对实体与关系短语进行精确的匹配，提高了匹配的召回率；在最后的查询生成过程中，翻译机制也保证了所生成查询与RDF图的一致性。
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公开(公告)号：CN106776878A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611074980.5
申请日：2016-11-29
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06F17/30321 , G06F17/30412 , G06F17/30477 , G06F17/30489 , G06F17/3053 , G06Q50/2053
Abstract: 本发明公开了一种基于ElasticSearch对MOOC课程进行分面检索的方法，所采用的技术方案为：首先获取MOOC课程元数据，解析后存储；然后创建一个索引，将MOOC课程元数据在ElasticSearch集群中建立索引；其次将若干个字段的数据加入到待检索字段中，实现多字段检索，对不同字段通过设置不同的权重；再次设置若干个分面，从不同分面对MOOC课程进行筛选和过滤，允许用户创建自己的检索路径，实现分面检索，设置排序，在MOOC课程检索结果的基础上按照一个特定分面进行排序，使具有预期属性的MOOC课程尽可能靠前，完成检索结果排序；最后设置检索服务接口，提供MOOC课程检索服务，用户提供检索关键词和检索分面信息后，检索服务接口向用户返回MOOC课程信息列表以及课程分面聚合结果。
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公开(公告)号：CN113740368A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110938348.5
申请日：2021-08-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01N23/22 , G01N23/223
Abstract: 本发明公开了一种基于X射线快速检测残余农药的装置及方法，在室温条件下，利用X射线对待检测的试样进行照射，激发试样表面元素；利用探测器间隔捕捉待检测试样被激发出的特征X射线，得到对应浓度下氮、磷、硫元素的特征X射线强度，然后将所有特征X射线强度拟合得到氮、磷、硫元素浓度—特征X射线强度曲线；将氮、磷、硫元素浓度—特征X射线强度曲线与已知氮、磷、硫元素在不同浓度范围时的特征X射线强度进行比较，根据待检测试样表面的元素与已知特征谱线的对比情况得到待检测试样中残余农药的含量；与设定含量进行比较，实现残余农药检测。本发明能有效处理农药残余检测的工作，符合在日常生活中具体的农药残余量检测问题的实用要求。
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公开(公告)号：CN108984633B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201810641543.X
申请日：2018-06-21
Applicant: 广东顺德西安交通大学研究院
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/36 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于节点上下文向量空间的RDF近似答案查询方法，首先进行RDF图的向量空间表示学习生成，然后对RDF查询图划分，再基于向量空间的近似答案发现，最后RDF查询图近似答案结果返回，帮助用户明确信息需求和修改初始的RDF查询图。本发明能够解决RDF查询空集答案问题，其中基于节点上下文的RDF表示学习方法可以离线线生成RDF数据集的连续向量表示，保证了RDF查询图投影在连续向量空间中时能够满足用户查询意图，生成的近似答案及对应推荐查询排序后返回给用户作为解释，这种数据驱动式的求解方式提高了RDF近似的质量查询并显著降低时间开销。
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