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文档简介

本发明提供了一种产业图谱智能生成方法智能化的分析和挖掘，构建和生成产业政策图效率。系统会针对图谱数据进行自动化合并整2产业发展历程图谱生成中，通过对上述得到的专利数据进行产业阶段对应的时间范围，通过数据内容的发布时间确定子库中属于该时间范围的数据，对每个文本得到的词向量相似度计算后，建立词向量相似度图T=<S,D计算相似度图中词向量特征的偏差度其中重复遍历上述相似度图找到总体偏差值大于预设参数，删除偏差大于预设参数的子3具体通过监督学习算法对收集的产业图谱上中下游主题内4.根据权利要求1所述的产业图谱智能生成方法，其特征在于具体导出产业图谱报告对各子数据库中文本进行分词、词向量特征提取；进一步基于文本聚产业发展历程图谱生成中，通过对专利数据进行统输出融合后的产业图谱报告模块，对得到产业政策图谱、产业对每个文本得到的词向量相似度计算后，建立词向量相似度图T=<S,D计算相似度图中词向量特征的偏差度其中4遍历相似度子图中顶点个数，删除顶点个数大于一定数量的子图；具体通过监督学习算法对收集的产业图谱上中下游主题内8.根据权利要求5所述的产业图谱智能生成系统，其特征在于具体导出产业图谱报告5[0011]本发明基于科技政策数据的外部特征的外部特征和内在知识元素来构建科技政6[0015]在各子库中对相应的文本数据进行相似性的计算，采用余弦距离度量、Jaccard表文本间词向量特征相似度,D为文本集[0018]计算相似度图中词向量特征的偏差度其[0021]步骤3.3产业发展历程图谱生成，属于该时间范围的数据，对属于该时间范围内该产业的各子库按照上述步骤3.2中产业链7[0029]本发明基于科技政策数据的外部特征的外部特征和内在知识元素来构建科技政[0033]在各子库中对相应的文本数据进行相似性的计算，可选择的采用余弦距离度量、表文本间词向量特征相似度,D为文本集[0036]计算相似度图中词向量特征的偏差度其8[0040]产业发展历程图谱生成模块，通过产业图谱系统对上述得到的专利数据进行统程图谱三个维度的融合产业图谱，非本领域的从业人员通过该系统可以依据产业图谱需9[0053]本发明基于科技政策数据的外部特征的外部特征和内在知识元素来构建科技政[0057]在各子库中对相应的文本数据进行相似性的计算，可选择的采用余弦距离度量、表文本间词向量特征相似度,D为文本集[0060]计算相似度图中词向量特征的偏差度其[0061]设定一个偏差预设参数µ=0.25，遍历上述相似度图找到总体偏差值大于预设参[0063]步骤3.3产业发展历程图谱生

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