一种科技政策信息自动抽取与推荐方法及系统

专利主权项内容

1.一种科技政策信息自动抽取与推荐方法，其特征在于，包括：基于5W1H模型生成科技政策的关键信息种类；获取用户目标网站信息，基于数据爬虫适配模块，生成爬虫策略，基于所述爬虫策略对目标网站进行数据采集，得到科技政策源数据；基于语义分析模型与关键信息种类，对科技政策源数据进行关键词提取，并将关键词作为特征词，形成特征词数据；获取预设历史时间段的用户网页浏览数据，基于所述用户网页浏览数据进行语义分析与政策关键词提取，得到用户特征关键词；基于科技政策数据库进行文本转化与语义分析，提取科技政策中的实体、属性、关系数据，基于所述实体、属性、关系数据构建基于图结构的知识图谱；根据所述特征词数据与用户特征关键词，基于协同推荐算法，从知识图谱中进行推荐数据检索，得到第一推荐政策数据，将所述第一推荐政策数据发送至用户终端；根据用户实时网站浏览数据，通过知识图谱判断推荐数据是否需要更新，若是，则基于用户实时网站浏览数据从知识图谱中进行二次数据检索，并得到第二推荐政策数据；其中，所述根据所述特征词数据与用户特征关键词，基于协同推荐算法，从知识图谱中进行推荐数据检索，得到第一推荐政策数据，将所述第一推荐政策数据发送至用户终端，具体为：将用户特征关键词作为兴趣特征，基于预设协同推荐算法，从特征词数据中进行兴趣特征词分析与预测，生成兴趣特征词；将所述兴趣特征词导入语义分析模型生成兴趣实体数据；基于所述兴趣实体数据，从知识图谱中进行实体数据与关联数据的检索，并得到检索知识数据；将所述检索知识数据进行政策数据数据转化，得到第一推荐政策数据；其中，所述根据用户实时网站浏览数据，通过知识图谱判断推荐数据是否需要更新，若是，则基于用户实时网站浏览数据从知识图谱中进行二次数据检索，并得到第二推荐政策数据，具体为：基于用户实时网站浏览数据进行语义分析与政策关键词提取，得到实时特征词；将实时特征词导入语义分析模型生成当前实体数据；通过知识图谱的图结构，计算兴趣实体数据与当前实体数据在图结构中的节点平均距离；判断节点平均距离是否大于预设距离，若是，则基于当前实体数据从知识图谱中得到预设关联实体数据；基于当前实体数与预设关联实体数据，从知识图谱进行知识数据检索，得到第二检索知识数据；将所述第二检索知识数据进行政策数据数据转化，得到第二推荐政策数据。 马 克 数 据 网