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申请/专利权人：中国民用航空上海航空器适航审定中心

摘要：本发明涉及飞行器适航审定技术领域，具体的讲是基于符合性向量的适航案例推荐方法，首先获取符合性对象和符合性活动的相似性度量；然后获取符合性目标的相似性度量；最后根据上两步得到的相似性度量，利用Top‑k算法推荐符合性案例，本发明以适航审查领域的本体知识库为基础，建立了本体知识库中符合性对象、符合性活动、符合性案例之间的相似性度量关系，使得三个维度上符合性目标、符合性对象、符合性活动三个维度权重值在当前试验中的取值是合理的，避免了符合性活动对象的类别、规章条款的适用性等影响因子对符合性案例推荐的影响。

主权项：1.基于符合性向量的适航案例推荐方法，其特征在于：将任何一个案例实例定义成符合性对象、符合性目标以及符合性活动三个维度上的分量：一个符合性案例＝符合性对象，符合性目标，符合性活动，其中，符合性对象、符合性活动是两个本体实例，以树形层次关系的维度出现，符合性目标以标签集的形式出现；所述推荐方法包括如下步骤：S1获取符合性对象和符合性活动的相似性度量，包括以下步骤：用node1，node2表示两个节点，在计算中，如果是符合性对象，则用o1，o2代替node1，node2；如果是符合性活动，则用a1，a2代替node1，node2；S11获取基于最短路径长度的节点相似度，计算公式为：其中，SPnode1，node2表示node1和node2两个节点之间最短路径的长度，height表示本体树的最大深度，node表示节点，SimSPnode1，node2表示node1和node2两个节点之间最短路径长度的节点相似度；S12获取基于深度的节点相似度，计算公式为其中，depthnode1是指节点node1在本体树中的深度，Simdepthnode1，node2表示node1和node2两个节点在本体树中深度的节点相似度；S13获取节点具体度；计算公式为：其中，Specnode1，node2表示节点node1相对于节点node2的具体度；S14根据节点具体度计算基于节点具体度的节点相似度；计算公式为其中，NCAnode1，node2表示概念节点node1和node2在本体树中的最近的公共祖先节点，SimSpecnode1，node2表示基于概念节点node1和node2具体度的节点相似度；S15计算符合性对象和符合性活动的节点相似度，计算公式为Simontonode1，node2＝αSimSPnode1，node2+βSimdepthnode1，node2+γSimspecnode1，node2，其中，α、β、γ为参数因子，α+β+γ＝1；S2获取符合性目标的相似性度量；S3符合性案例的推荐，采用Top-k算法进行推荐。

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