基于知识图谱的包装产业大数据智能问答系统研究

发布时间：2021-01-29 11:03

　　为了提高包装产业大数据分析和信息化管理能力,提出一种基于知识图谱的包装产业大数据智能问答系统设计方法,结合大数据挖掘技术和知识图谱特征提取技术,实现包装产业大数据智能融合和优化问答检索。构建包装产业大数据分布结构模型,采用关联规则调度方法进行大数据自适应融合调度,实现包装产业大数据的分块区域匹配,提取包装产业大数据的知识图谱集,对提取的包装产业大数据知识图谱采用子空间融合技术进行信息聚类处理,实现包装产业大数据的智能问答和检索设计。采用程序加载控制方法,将算法加载到DSP集成信息处理器中,实现包装产业大数据智能问答系统的集成开发。测试结果表明,该系统能有效实现包装产业大数据智能问答,大数据图谱的特征表达能力较强。 

【文章来源】：现代电子技术. 2019,42(14)北大核心

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 引言
1 包装产业大数据结构分析和特征重组
    1.1 包装产业大数据结构分析
    1.2 数据特征提取
2 包装产业大数据智能问答优化的知识图谱提取
    2.1 大数据的分块区域匹配
    2.2 包装产业大数据的智能问答
3 系统设计与实现
4 实验测试分析
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于趋势面与SSIM的时空数据相似度算法[J]. 李建勋,佟瑞,张永进,唐子豪.  计算机工程. 2018(09)
[2]基于时空相似度感知的Web服务QoS协同过滤推荐[J]. 卢凤,李海荣,韩艳.  计算机工程. 2017(04)
[3]海量数据环境下用于入侵检测的深度学习方法[J]. 高妮,贺毅岳,高岭.  计算机应用研究. 2018(04)
[4]知识图谱的发展与构建[J]. 李涛,王次臣,李华康.  南京理工大学学报. 2017(01)
[5]一种WLAN与eHRPD系统间负载均衡算法[J]. 李永刚,张治中,李龙江.  微电子学与计算机. 2017(01)
[6]面向贯序不均衡分类的粒度极限学习机[J]. 毛文涛,田杨阳,王金婉,何玲.  控制与决策. 2016(12)
[7]知识图谱构建技术综述[J]. 刘峤,李杨,段宏,刘瑶,秦志光.  计算机研究与发展. 2016(03)
[8]基于Cadence的DDR源同步时序仿真研究[J]. 唐万明,范朝元.  现代电子技术. 2014(08)
[9]融合异构特征的子空间迁移学习算法[J]. 张景祥,王士同,邓赵红,蒋亦樟,李奕.  自动化学报. 2014(02)



本文编号：3006775