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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利面向数据湖中表数据的数据发现方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117235090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311252232.1，技术领域涉及：G06F16/24；该发明授权面向数据湖中表数据的数据发现方法是由金亦旻;杨卫东设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向数据湖中表数据的数据发现方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向数据湖中表数据的数据发现方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，构建表的索引；步骤S2，根据索引检索并计算关联表的相关性数据；步骤S3，根据所有相关性数据构建得到多个相关子图；步骤S4，将相关子图转化为第一虚拟文档；步骤S5，计算第一相似度；步骤S6，构建初筛图；步骤S7，对所有初筛图进行合并得到合并图；步骤S8，将合并图转化为第二虚拟文档；步骤S9，计算第二相似度；步骤S10，构建复筛图；步骤S11，通过成本函数对n个复筛图对应的所有相关子图进行相关度排序，将排序后的相关子图作为检索结果。总之，本方法能够根据检索关键字检索得到更加准确的检索结果。

本发明授权面向数据湖中表数据的数据发现方法在权利要求书中公布了：1.一种面向数据湖中表数据的数据发现方法，用于根据查询关键字从数据湖的所有表中得到检索结果，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，对每个所述表，从所述表中提取名称、值、格式、词嵌入和领域分布作为该表的索引； 步骤S2，根据所述索引检索并计算存在关联的两个表之间的关联程度作为这两个表的相关性数据； 步骤S3，根据所有所述相关性数据构建得到多个相关子图； 步骤S4，通过拓扑语义集合器TSA将所述相关子图转化为对应的虚拟文档作为第一虚拟文档； 步骤S5，通过BM25函数计算得到各个所述第一虚拟文档和所述查询关键字之间的相似度作为第一相似度； 步骤S6，将所有所述第一相似度从大到小排序，选取前m个所述第一相似度对应的所述相关子图作为初筛图； 步骤S7，通过归并函数对所有所述初筛图进行合并，得到多个合并图； 步骤S8，通过拓扑语义集合器TSA将所述合并图转化为对应的虚拟文档作为第二虚拟文档； 步骤S9，通过BM25函数计算得到各个所述第二虚拟文档和所述查询关键字之间的相似度作为第二相似度； 步骤S10，将所有所述第二相似度从大到小排序，选取前n个所述第二相似度对应的所述合并图作为复筛图； 步骤S11，通过成本函数对n个所述复筛图对应的所有所述相关子图进行相关度排序，将排序后的所述相关子图作为所述检索结果。

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