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申请/专利权人：宁波沃尔斯软件有限公司
摘要：本发明一种模型可重用的低代码软件应用系统，具体包括：低代码平台，用于开发应用程序，访问模型重用工具，从构建的模型类名中提取数据以触发模型重用工具的模型引擎，获得由模型引擎根据提取数据查询图形数据库时自动发现并重用知识图谱所推荐的下一步骤的模型；所述模型重用工具包括一模型引擎，用于查询图形数据库并自动发现和重用知识图谱，一图形数据库，用于存储知识图谱，并加权管理；其中，所述知识图谱由异质模型转换成的RDF文件合并成的RDF图所构建；其优点在于可以实现模型的可重用，大大减少软件开发的繁琐性和复杂性，实现尽可能快，尽可能容易的生产出符合需求的企业级应用系统。
主权项：1.一种模型可重用的低代码软件应用系统，其特征在于，具体包括：低代码平台，用于开发应用程序，访问模型重用工具，从构建的模型类名中提取数据以触发模型重用工具的模型引擎，获得由模型引擎根据提取数据查询图形数据库时自动发现并重用知识图谱所推荐的下一步骤的模型；所述模型重用工具包括，一模型引擎，用于查询图形数据库并自动发现和重用知识图谱；一图形数据库，用于存储知识图谱，并加权管理；其中，所述知识图谱由异质模型转换成的RDF文件合并成的RDF图所构建；一插入模块，用于将低代码平台上新构建的模型转换出的RDF文件合并到图形数据库中的RDF图，并训练图形数据库以更新权重；一在线学习模块，用于收集用户在低代码平台上新构建模型时的反馈数据，调整图形数据库中模型的加权信息；用户选择并使用了模型引擎推荐的模型，反馈数据为正，增加该模型的权重，如果用户放弃或删除了模型引擎推荐的模型，反馈数据为负，则减少该模型的权重；所述权重的更新公式为：新权重=旧权重+学习率*反馈值；所述学习率为模型重用工具在接收到反馈数据后进行权重调整步伐的参数，由在线学习算法根据不同的应用场景和数据集调整和优化获得；用户选择并使用推荐的模型时反馈值为1，用户放弃或删除推荐的模型时反馈值为-1。
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百度查询： 宁波沃尔斯软件有限公司 一种模型可重用的低代码软件应用系统
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