(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210859617.3 (22)申请日 2022.07.22 (71)申请人 山东师范大学 地址 250014 山东省济南市历下区文化 东 路88号 (72)发明人 闫伟　何立　张亮　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 黄海丽 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06F 16/335(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 40/205(2020.01)G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于相似关系识别的产品创新设计方案推 荐方法及系统 (57)摘要 本发明涉及预测目的的数据处理技术领域， 本发明公开了基于相似关系识别的产品创新设 计方案推荐方法及系统； 方法包括： 获取用户选 择的若干个匹配函数； 将匹配函数进行排列组合 后得到若干种组合函数； 计算每种组合函数的评 价参数； 将 评价参数输入到训练后的随机森 林模 型中， 输出当前组合函数的性能指数； 按照性能 指数由高到低对组合函数进行排序， 根据排序后 的组合函数选出性能最优的两个匹配函数输出； 在知识图谱中建立知识源本体， 基于性能最优的 两个匹配函数识别并建立知识源本体之间缺失 的链接； 获取用户选择的知识源本体； 搜索与用 户选择的知识源本体最相似的知识源本体， 将最 相似的知识源本体所对应的产品创新设计方案 作为推荐方案 输出。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 115082165 A 2022.09.20 CN 115082165 A 1.基于相似关系识别的产品创新设计方案推荐方法， 其特 征是， 包括： 获取用户选择的若干个匹配函数； 将匹配函数进行排列组合后得到若干种组合函数； 计算每种组合 函数的第一评价 参数和第二评价 参数； 将第一评价参数和第二评价参数， 输入到训练后的随机森林模型中， 输出当前组合函 数的性能指数； 按照性能指数 由高到低的顺序对组合函数进行排序， 根据排序后的组合函 数选出性能最优的两个匹配函数输出； 在知识图谱中建立知识源本体， 基于性能最优的两个匹配函数识别并建立知识源本体 之间缺失的链接； 获取用户选择的知识源本体； 搜索与用户选择的知识源本体最相似的知识源本体， 将 最相似的知识源本体所对应的产品创新设计方案作为推荐方案 输出。 2.如权利要求1所述的基于相似关系识别的产品创新设计方案推荐方法， 其特征是， 所 述计算每种组合函数 的第一评价参数和第二评价参数； 其中， 第一评价函数是指组合函数 相异度； 第二评价 参数是指匹配结果相似度。 3.如权利要求2所述的基于相似关系识别的产品创新设计方案推荐方法， 其特征是， 组 合函数相异度， 计算过程 为： 将组合函数中处理单个属性的度量方法， 称为令牌， 当且仅当两个令牌处理相同属性 且相似度度量方法属于同一类时， 被认为两个令牌是相似的； 将包含所有相似令牌组的集 合记为GT， 计算各令牌组令牌的权重的标准差， 标准差根据最高标准差进 行归一化处理， 得 到归一化标准差； 基于双曲函数对 归一化标准差进行修 正； 根据修正后的归一化标准差， 计算组合函数包含的各令牌相异度的平均值， 将组合函 数包含的各令牌相异度的平均值作为组合 函数相异度。 4.如权利要求2所述的基于相似关系识别的产品创新设计方案推荐方法， 其特征是， 所 述匹配结果相似度， 计算过程包括： 计算用户选择的各个函数匹配结果的交集； 交集， 用于度量函数匹配结果间的重合程 度； 计算用户选择的各个函数匹配结果的并集； 通过各函数匹配结果的交集与并集， 计算得到各匹配函数的匹配结果相似度。 5.如权利要求1所述的基于相似关系识别的产品创新设计方案推荐方法， 其特征是， 将 第一评价参数和第二评价参数， 输入到训练后的随机森林模型中， 输出当前组合函数 的性 能指数； 其中， 训练后的随机森林模型， 其训练过程包括： 构建随机森林模型； 构建训练集； 所述训练集为已知每个组合函数性 能指数的第 一评价参数和第 二评价参 数； 将训练集输入到随机森林模型中， 对模型进行训练， 当模型的损失函数值不再降低时， 停止训练， 得到训练后的随机森林模型。 6.如权利要求1所述的基于相似关系识别的产品创新设计方案推荐方法， 其特征是， 根 据排序后的组合 函数选出性能最优的两个匹配函数输出； 具体包括： 排名前两名的组合 函数为性能最优的两个组合 函数；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115082165 A 2对两个组合 函数取交集； 如果交集 为两个匹配函数， 则将这两个匹配函数作为结果输出； 如果交集为空， 则对排名第一的组合函数与后续排名的组合函数进行求交集， 直至匹 配出两个匹配函数为止； 如果交集为一个， 则对排名第一的组合函数与后续排名的组合函数进行匹配求交集， 直至匹配出另外一个匹配函数为止； 如果同时匹配出多个匹配函数， 就 随机取出一个匹配 函数； 最后将两个匹配函数输出。 7.如权利要求1所述的基于相似关系识别的产品创新设计方案推荐方法， 其特征是， 所 述基于性能最优的两个匹配函数识别并建立知识源本体之间缺失的链接； 具体过程包括： 基于性能最优的两个匹配函数中的语义相似度量方法， 分别获得创新原理与标准解、 创新原理IP与分离方法的语义相似度； 在知识图谱中实例化所有的TRIZ知识源， 将得到的每个语义相似度与设定阈值进行比 较： 若语义相似度大于等于设定阈值， 则在对应的知识源实例之间建立相似关系； 若语义相似度小于设定阈值， 则二 者之间无相似关系。 8.如权利要求1所述的基于相似关系识别的产品创新设计方案推荐方法， 其特征是， 获 取用户选择 的知识源本体； 搜索与用户选择 的知识源本体最相似的知识源本体， 将最相似 的知识源本体所对应的产品创新设计方案作为推荐方案 输出； 具体包括： 用户选择使用的一个知识源； 针对该知识源， 在知识图谱中搜索获得其他知识源的相似项， 并将其作为启发式标准 解而返回； 基于启发式标准 解， 用户获得 具体的创新设计方案 。 9.如权利要求1所述的基于相似关系识别的产品创新设计方案推荐方法， 其特征是， 在 知识图谱中建立知识源本体， 基于性能最优的两个匹配函数识别并建立知识源本体之 间缺 失的链接； 其中， 知识图谱为创新设计领域的知识图谱； 知识图谱中包含TRIZ知识源本体的 实体及实体之间的相似关系。 10.基于相似关系识别的产品创新设计方案推荐系统， 其特 征是， 包括： 获取模块， 其被配置为： 获取用户选择的若干个匹配函数； 将匹配函数进行排列组合后 得到若干种组合 函数； 计算每种组合 函数的第一评价 参数和第二评价 参数； 预测模块， 其被配置为： 将第 一评价参数和第 二评价参数， 输入到训练后的随机森林模 型中， 输出当前组合函数的性能指数； 按照性能指数由高到低的顺序对组合函数进 行排序， 根据排序后的组合 函数选出性能最优的两个匹配函数输出； 链接建立模块， 其被配置为： 在知识图谱中建立知识源本体， 基于性能最优的两个匹配 函数识别并建立知识源本体之间缺失的链接； 方案推荐模块， 其被配置为： 获取用户选择的知识源本体； 搜索与用户选择的知识源本 体最相似的知识源本体， 将最相似的知识源本体所对应的产品创新设计方案作为推荐方案 输出。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115082165 A 3