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智能知识推荐引擎系统


系统简介

  银景智能知识推荐引擎(IKRE)是一种混合推荐系统( Hybrid  Recommender System),一方面,它基于内容,利用云计算,对所有数据源进行统一加工梳理,采用了潜在语义分析(LSA),概率主题模型( Probabilistic Topic Model )等机器学习算法,对每篇文档进行语义分析,对用户实际的场景下业务需求进行语义特征提取,从而从众多文献中推荐最接近的专业文献,另一方面基于协同过滤,同一专业小组(室)科技人员感兴趣过的,搜索过的文献,也优先推送。

     最终形成一个具有企业组织属性(专业科室分工,细分的每个子领域)协同个性化的智能知识推荐系统。

系统示意图

图一、银景智能知识推荐引擎系统示意图


系统架构图


      

图二、银景智能知识推荐引擎系统架构图


1.多数据源的支持


  本产品支持多种数据库,例如MysqlSql ServerOracleDB2等等,还支持文件系统,内置文件系统可对PDFWORDHTMLTXT多种文件格式自动解析,还有强大的互联网数据采集系统等等,另外还可以根据客户的个性化系统进行定制开发来支持个性的数据源。


2. 智能化的知识分类


  银景智能知识推荐引擎系统对所有数据源进行统一加工梳理,采用了潜在的语义分析( Latent Semantic Analysis )、文档主题生成模型(LatentDirichlet Allocation)、概率主题模型( Probabilistic  Topic Model)等先进的文本挖掘(TextMining)算法,进行统一的语义分析,自动聚类分类,最终形成一个具有企业组织属性(企业专业领域,细分化的每个子专业方向)的智能知识引擎,有了智能化分类就可以实现XXX研究所内部数据的统一加工梳理,让知识更有条理性!


3. 智能化的语义检索


  银景智能知识推荐引擎利用了先进的LDA算法和LSA算法结合,不光可以关键词检索,还可以利用智能的语义检索,在检索过程中采用相关智能技术以达到迅速、准确、全面定位目标信息。使相关度较高的结果排在结果列表的前面,相关度较低的结果排在后面,并屏蔽无用和错误的信息;构造强大的语义规则库,使系统能够正确地判断与检索词相关的同义词、近似词、上位词、下位词,帮助用户判断结果的相关度,并进行进一步的查询;


4. 细颗粒度的分类与知识的个性化推荐

    根据企业内部的科室的特定设置,定制建立专业的细颗粒度分类

       


将所有的信息源统一自动二级分类,每个员工依据专业岗位分别在一个或若干的二级小类里,精确定位,相关数据将依据其分类自动推送到员工。除了根据组织架构来进行知识推荐,还可以结合每个科研人员的使用习惯和浏览数据信息,智能的分析科研人员的兴趣点,利用智能语义分析,实现了每个科研人员的个性化推荐功能,使得知识的应用更有针对性、更智能、更精准!


5. 海量数据高效处理

 

  银景智能知识推荐引擎不仅提供了快速检索功能(在千万级数据下,全文检索能在1秒钟之内完成),同时也有着高效的海量数据处理能力。每小时能处理百万的数据库数据,或是几十万篇的文档。包括中文的分词和建立数据索引。


6. 分布式系统支持
 

  当信息数量超过一台计算机的负载能力,而无法达到要求的查询效率,或是系统需要承受更大的访问压力时,分布式系统无疑是最好的解决方案。通过分布式系统的支持,系统的数据负载能力可以从300万提高到8000万,甚至更多。


7. 基于机器学习的知识表达

 

  通过机器学习,抽象出语料库中的知识图谱——语义主题库,每个文档的语义被解析成这些主题的概率分布,形成文档的知识图谱,作为其唯一的知识表达,如下图:


         



8. 产品的应用案例


                                                        应用举例一


                                                        应用举例二    


                                                       应用举例三