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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院战争研究院

摘要：本申请涉及一种基于知识图谱的模型检索方法,包括：步骤S1：获取仿真模型库，基于仿真模型库构建仿真模型知识图谱；步骤S2：对仿真模型知识图谱中的节点和关系进行向量化表示；步骤S3：初始化节点相似度计算参数；步骤S4：获取用户输入的模型检索信息；步骤S5：根据模型检索信息，计算仿真模型知识图谱中的节点相似度，并根据节点相似度输出节点推荐结果；步骤S6：获取用户最终选择结果，并更新节点相似度计算参数；步骤S7：重复步骤S4‑S6，直至检索结束。本方法利用知识图谱构建模型描述词及其关联关系，通过对向量化的知识进行相似度匹配实现对模型描述词的检索，可以匹配用户输入的特征描述词，达到检索所需模型的目的。

主权项：1.一种基于知识图谱的模型检索方法，其特征在于，所述模型包括仿真模型，所述方法包括：步骤S1：获取仿真模型库，基于仿真模型库构建仿真模型知识图谱，具体包括：获取仿真模型库；根据仿真模型库中模型实体类型和关系类型，构建仿真模型知识图谱本体层；根据仿真模型库中的仿真模型，确定仿真模型知识图谱实例层的实体节点；抽取仿真模型库中对模型描述的结构化知识，基于抽取的结构化知识确定实体节点的关系，完成仿真模型知识图谱实例层构建；将构建完成的仿真模型知识图谱存储在图数据库中，用于后续检索的数据支撑；步骤S2：对仿真模型知识图谱中的节点和关系进行向量化表示；步骤S3：初始化节点相似度计算参数；步骤S4：获取用户输入的模型检索信息；步骤S5：根据模型检索信息，计算仿真模型知识图谱中的节点相似度，并根据节点相似度输出节点推荐结果，具体包括：所述相似度包括通过计算两个词向量的余弦相似度得到，计算公式如下： 其中：SimM1，M2是描述词M1和描述词M2的余弦相似度；V1是第1个描述词的向量；V2是第2个描述词的向量；步骤S601：分解模型检索信息，确定其中包含的有效描述词的个数n，n是自然数；步骤S602：当n＝1时，依次计算仿真模型知识图谱中的所有节点的词向量与模型检索信息中包含的有效描述词的相似度，得到相似度最高的节点作为节点推荐结果；步骤S603：当n＝2时，计算得到最短路径节点集合，并经过数据过滤和结果排序后，得到最短路径节点集合排序结果作为节点推荐结果，具体包括：分别计算仿真模型知识图谱中的所有节点的词向量，与2个有效描述词SM1，SM2的相似度，得到与SM1，SM2相对应语义相似度最高的两个节点Q1，Q2；确定在仿真模型知识图谱中，从节点Q1起始到节点Q2终止的最短路径；最短路径包含的所有节点的集合为最短路径节点集合QS；去除最短路径节点集合QS中不包含具体描述信息，只是类别描述的节点，得到节点集合QT；依次计算节点集合QT中的节点i到两个节点Q1，Q2的加权距离Disti，计算方式为： 其中，α、β分别为节点Q1和Q2的权重；对节点集合QT中的节点i按照Disti从小到大进行排序，并将排序结果作为节点推荐结果；步骤S604：当n2时，计算得到路径节点交集，并经过计算排序后，得到路径节点交集排序结果作为节点推荐结果，具体包括：分别计算仿真模型知识图谱中的所有节点的词向量，与n个有效描述词SM1,SM2，...，SMn的相似度，得到与SM1,SM2，...，SMn相对应语义相似度最高的n个节点Q1，Q2，...，Qn；将n个有效描述词两两组合，得到组有效描述词对；依次根据组有效描述词对，经过计算得到最短路径节点集合，并经过数据过滤，得到个节点集合QT；若个节点集合QT的交集不为空，则将交集保存至节点集合QU；若个节点集合QT的交集为空，则将个节点集合QT的并集保存至节点集合QU；依次计算节点集合QU中的节点，到n个节点Q1，Q2，...，Qn的加权距离Distj，计算方式为： 其中，χ1，χ2，...，χn分别为n个节点Q1，Q2，...，Qn的权重；对节点集合QU中的节点j按照Distj从小到大进行排序，并将排序结果作为节点推荐结果；步骤S605：输出节点推荐结果，供用户选择；步骤S6：获取用户最终选择结果，并更新节点相似度计算参数；步骤S7：重复步骤S4-S6，直至检索结束。

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权利要求：

百度查询： 中国人民解放军军事科学院战争研究院 一种基于知识图谱的模型检索方法