基于认知图谱的井下作业知识推荐系统研究
这是一篇关于井下作业,推荐系统,认知图谱,知识图谱,图卷积神经网络的论文, 主要内容为近几年,随着数字油田向智能油田的方向发展,知识工程与人工智能技术为油田向智能化方向转变提供了技术支撑,油田涉及的专业很宽泛,其中井下作业作为油田开发中重要的业务,在油田生产中发挥了主要作用。在井下作业的过程中,井下作业设备包括修井机、起升设备、循环设备等多种类型,快速熟悉这些设备及其使用流程,对井下作业的工作人员以及整个工作过程来说,都是很重要的。对于井下作业知识而言,借助推荐系统进行对作业人员的个性化推荐,是十分必要的,推荐系统可以快速帮助井下作业人员找到自己可能需要的信息,从而帮助他们快速熟悉设备,保证安全施工,提升油田工作效率。传统的推荐模型存在着推荐效率较低、无法有效利用交互中的隐藏信息等问题,而认知图谱是最近发展极快的概念,认知图谱的核心在于双通道理论,将认知理论与人工智能充分结合,是人工智能的未来方向,也是当下研究的热点,因此本文将认知图谱与推荐系统结合,可以提升推荐效果,将其应用于井下作业设备领域,从而帮助井下作业人员快速熟悉设备信息,提升整个油田系统的工作效率。鉴于此背景,本文对井下作业领域中的设备知识信息进行调研、收集,进行统一管理,构建井下作业设备知识库,提出基于认知图谱的推荐模型,将其应用于井下作业领域。设计并开发了井下作业知识推荐系统,具体工作如下:首先,对于井下作业领域进行调研,以井下作业设备这一细分领域,对井下作业设备的知识信息进行关系数据建模,并建立统一的知识模型,具体针对一条知识信息,采用知识标题-知识内容-配文图片的形式进行存储,并通过系统与前端产生交互,从而构建了井下作业知识库,用户可通过该知识库对知识进行浏览或交互操作。其次,传统的推荐模型缺少对交互数据的有效利用,鉴于此,本文提出一种基于上下文的图神经网络推荐模型,将用户在对井下作业知识进行学习的过程中所产生的交互数据充分利用,基于高阶连通性隐藏信息的思想,用户与知识产生的交互信息视为上下文,将上下文信息充分考虑融入用户-知识二部图的构建与图神经网络的传播过程中,对节点进行更新,从而获取用户和知识的嵌入式表示,并使用多层感知机获取用户和知识间的非线性交互关系,对模型进行了实验验证,证明该模型确实提升了模型推荐效果,并将该部分作为认知图谱中双通道理论的System2认知推理部分。接着,构建了用户-行为知识图谱,将用户和行为的交互记录作为主要节点和关系,基于对相似用户的推荐具有可解释性这一思想,将用户对知识的交互进行显式建模,通过对用户的路径寻找这一操作找到目标用户可能感兴趣的知识信息,将该部分作为决策融入认知图谱的System1决策模块之中,从而构建起了基于认知图谱的推荐模型。将该认知图谱推荐模型融入井下作业知识库中从而构建整体具有推荐功能的知识平台系统。最后,设计并实现了基于认知图谱的井下作业知识推荐系统,从需求出发,设计出系统架构以及各个功能模块结构,围绕知识详情、推荐功能、个人信息等核心功能一一进行了设计并实现,对于需求产生的测试用例也一一进行了验证,从而证明了井下作业知识推荐系统的可用性。用户不仅可通过该系统对井下作业设备知识进行学习,也可通过推荐功能看到其可能有用或感兴趣的知识,对于从业人员可以方便且快速地熟悉井下作业设备的结构、注意事项、操作步骤等知识信息,从而提升工作效率,为油田开发安全性提供保障。
基于认知图谱的井下作业知识推荐系统研究
这是一篇关于井下作业,推荐系统,认知图谱,知识图谱,图卷积神经网络的论文, 主要内容为近几年,随着数字油田向智能油田的方向发展,知识工程与人工智能技术为油田向智能化方向转变提供了技术支撑,油田涉及的专业很宽泛,其中井下作业作为油田开发中重要的业务,在油田生产中发挥了主要作用。在井下作业的过程中,井下作业设备包括修井机、起升设备、循环设备等多种类型,快速熟悉这些设备及其使用流程,对井下作业的工作人员以及整个工作过程来说,都是很重要的。对于井下作业知识而言,借助推荐系统进行对作业人员的个性化推荐,是十分必要的,推荐系统可以快速帮助井下作业人员找到自己可能需要的信息,从而帮助他们快速熟悉设备,保证安全施工,提升油田工作效率。传统的推荐模型存在着推荐效率较低、无法有效利用交互中的隐藏信息等问题,而认知图谱是最近发展极快的概念,认知图谱的核心在于双通道理论,将认知理论与人工智能充分结合,是人工智能的未来方向,也是当下研究的热点,因此本文将认知图谱与推荐系统结合,可以提升推荐效果,将其应用于井下作业设备领域,从而帮助井下作业人员快速熟悉设备信息,提升整个油田系统的工作效率。鉴于此背景,本文对井下作业领域中的设备知识信息进行调研、收集,进行统一管理,构建井下作业设备知识库,提出基于认知图谱的推荐模型,将其应用于井下作业领域。设计并开发了井下作业知识推荐系统,具体工作如下:首先,对于井下作业领域进行调研,以井下作业设备这一细分领域,对井下作业设备的知识信息进行关系数据建模,并建立统一的知识模型,具体针对一条知识信息,采用知识标题-知识内容-配文图片的形式进行存储,并通过系统与前端产生交互,从而构建了井下作业知识库,用户可通过该知识库对知识进行浏览或交互操作。其次,传统的推荐模型缺少对交互数据的有效利用,鉴于此,本文提出一种基于上下文的图神经网络推荐模型,将用户在对井下作业知识进行学习的过程中所产生的交互数据充分利用,基于高阶连通性隐藏信息的思想,用户与知识产生的交互信息视为上下文,将上下文信息充分考虑融入用户-知识二部图的构建与图神经网络的传播过程中,对节点进行更新,从而获取用户和知识的嵌入式表示,并使用多层感知机获取用户和知识间的非线性交互关系,对模型进行了实验验证,证明该模型确实提升了模型推荐效果,并将该部分作为认知图谱中双通道理论的System2认知推理部分。接着,构建了用户-行为知识图谱,将用户和行为的交互记录作为主要节点和关系,基于对相似用户的推荐具有可解释性这一思想,将用户对知识的交互进行显式建模,通过对用户的路径寻找这一操作找到目标用户可能感兴趣的知识信息,将该部分作为决策融入认知图谱的System1决策模块之中,从而构建起了基于认知图谱的推荐模型。将该认知图谱推荐模型融入井下作业知识库中从而构建整体具有推荐功能的知识平台系统。最后,设计并实现了基于认知图谱的井下作业知识推荐系统,从需求出发,设计出系统架构以及各个功能模块结构,围绕知识详情、推荐功能、个人信息等核心功能一一进行了设计并实现,对于需求产生的测试用例也一一进行了验证,从而证明了井下作业知识推荐系统的可用性。用户不仅可通过该系统对井下作业设备知识进行学习,也可通过推荐功能看到其可能有用或感兴趣的知识,对于从业人员可以方便且快速地熟悉井下作业设备的结构、注意事项、操作步骤等知识信息,从而提升工作效率,为油田开发安全性提供保障。
融合认知图谱的化工领域专家推荐技术研究
这是一篇关于专家推荐,认知图谱,化工领域,多特征融合,非局部感知的论文, 主要内容为专家推荐是推荐系统的应用热点之一,在企业发展、领域科研评审、在线社区问答等方面有着广泛应用。专家推荐对专家学术研究领域、专家关系等多角度进行整合分析,以不同形式向企业、政府部门呈现选择列表。由于化工专家的专业领域通常不限于单一研究方向,同时化工企业对特定领域专家的需求未获得精确的推荐。融合认知图谱的化工领域专家推荐技术结合了知识图谱和认知计算的优势,将结构化和非结构化数据进行整合。化工领域专家推荐包含关系特征、属性特征、文本特征等多特征表达和建立专业领域名词的标签体系,较少关注于使用多特征构建文本图,深入探索实体之间的关系特征。化工领域专家数据涉及到的专业领域和术语多且复杂,导致数据处理、特征提取和文本图构建的任务量和难度增加,同时忽略了特征之间的联系以及拓展领域问题。采集的高校和科研机构的化工领域专家信息及相关科研成果,多源异构的数据形式加大了挖掘数据信息之间浅层以及深层关系特征的难度,对数据处理和特征提取困难等问题。本文对以上问题展开研究,针对化工企业和科研项目需求进行融合认知图谱的化工领域专家推荐,研究主要内容包括以下方面:(1)研究化工领域专家数据构建,融合认知图谱将文本数据构建为图结构数据,直观显示基于专家信息等多维度、全方位的结构连接。(2)研究化工领域专家多特征表示,为了更好的实现基于多源信息推荐,对文本特征和文本图结构特征嵌入融合,用注意力机制增强原文档节点,分别对化工专业领域知识特征提取、融合进行卷积计算。最大化抽取化工领域专家的多特征信息,提高了基于图结构分类的准确率。(3)研究化工领域专家深层次扩展特征,针对大量数据提高性能的基础,在不增加图结构深度前提下,结合了图卷积和聚类方法,实现有效的局部和非局部编码捕获信息特征长距离依赖关系。全面概括了化工领域专家信息,同时挖掘了深度语义关系,有效的提高了专家推荐准确率。
基于认知图谱的井下作业知识推荐系统研究
这是一篇关于井下作业,推荐系统,认知图谱,知识图谱,图卷积神经网络的论文, 主要内容为近几年,随着数字油田向智能油田的方向发展,知识工程与人工智能技术为油田向智能化方向转变提供了技术支撑,油田涉及的专业很宽泛,其中井下作业作为油田开发中重要的业务,在油田生产中发挥了主要作用。在井下作业的过程中,井下作业设备包括修井机、起升设备、循环设备等多种类型,快速熟悉这些设备及其使用流程,对井下作业的工作人员以及整个工作过程来说,都是很重要的。对于井下作业知识而言,借助推荐系统进行对作业人员的个性化推荐,是十分必要的,推荐系统可以快速帮助井下作业人员找到自己可能需要的信息,从而帮助他们快速熟悉设备,保证安全施工,提升油田工作效率。传统的推荐模型存在着推荐效率较低、无法有效利用交互中的隐藏信息等问题,而认知图谱是最近发展极快的概念,认知图谱的核心在于双通道理论,将认知理论与人工智能充分结合,是人工智能的未来方向,也是当下研究的热点,因此本文将认知图谱与推荐系统结合,可以提升推荐效果,将其应用于井下作业设备领域,从而帮助井下作业人员快速熟悉设备信息,提升整个油田系统的工作效率。鉴于此背景,本文对井下作业领域中的设备知识信息进行调研、收集,进行统一管理,构建井下作业设备知识库,提出基于认知图谱的推荐模型,将其应用于井下作业领域。设计并开发了井下作业知识推荐系统,具体工作如下:首先,对于井下作业领域进行调研,以井下作业设备这一细分领域,对井下作业设备的知识信息进行关系数据建模,并建立统一的知识模型,具体针对一条知识信息,采用知识标题-知识内容-配文图片的形式进行存储,并通过系统与前端产生交互,从而构建了井下作业知识库,用户可通过该知识库对知识进行浏览或交互操作。其次,传统的推荐模型缺少对交互数据的有效利用,鉴于此,本文提出一种基于上下文的图神经网络推荐模型,将用户在对井下作业知识进行学习的过程中所产生的交互数据充分利用,基于高阶连通性隐藏信息的思想,用户与知识产生的交互信息视为上下文,将上下文信息充分考虑融入用户-知识二部图的构建与图神经网络的传播过程中,对节点进行更新,从而获取用户和知识的嵌入式表示,并使用多层感知机获取用户和知识间的非线性交互关系,对模型进行了实验验证,证明该模型确实提升了模型推荐效果,并将该部分作为认知图谱中双通道理论的System2认知推理部分。接着,构建了用户-行为知识图谱,将用户和行为的交互记录作为主要节点和关系,基于对相似用户的推荐具有可解释性这一思想,将用户对知识的交互进行显式建模,通过对用户的路径寻找这一操作找到目标用户可能感兴趣的知识信息,将该部分作为决策融入认知图谱的System1决策模块之中,从而构建起了基于认知图谱的推荐模型。将该认知图谱推荐模型融入井下作业知识库中从而构建整体具有推荐功能的知识平台系统。最后,设计并实现了基于认知图谱的井下作业知识推荐系统,从需求出发,设计出系统架构以及各个功能模块结构,围绕知识详情、推荐功能、个人信息等核心功能一一进行了设计并实现,对于需求产生的测试用例也一一进行了验证,从而证明了井下作业知识推荐系统的可用性。用户不仅可通过该系统对井下作业设备知识进行学习,也可通过推荐功能看到其可能有用或感兴趣的知识,对于从业人员可以方便且快速地熟悉井下作业设备的结构、注意事项、操作步骤等知识信息,从而提升工作效率,为油田开发安全性提供保障。
基于认知图谱的井下作业知识推荐系统研究
这是一篇关于井下作业,推荐系统,认知图谱,知识图谱,图卷积神经网络的论文, 主要内容为近几年,随着数字油田向智能油田的方向发展,知识工程与人工智能技术为油田向智能化方向转变提供了技术支撑,油田涉及的专业很宽泛,其中井下作业作为油田开发中重要的业务,在油田生产中发挥了主要作用。在井下作业的过程中,井下作业设备包括修井机、起升设备、循环设备等多种类型,快速熟悉这些设备及其使用流程,对井下作业的工作人员以及整个工作过程来说,都是很重要的。对于井下作业知识而言,借助推荐系统进行对作业人员的个性化推荐,是十分必要的,推荐系统可以快速帮助井下作业人员找到自己可能需要的信息,从而帮助他们快速熟悉设备,保证安全施工,提升油田工作效率。传统的推荐模型存在着推荐效率较低、无法有效利用交互中的隐藏信息等问题,而认知图谱是最近发展极快的概念,认知图谱的核心在于双通道理论,将认知理论与人工智能充分结合,是人工智能的未来方向,也是当下研究的热点,因此本文将认知图谱与推荐系统结合,可以提升推荐效果,将其应用于井下作业设备领域,从而帮助井下作业人员快速熟悉设备信息,提升整个油田系统的工作效率。鉴于此背景,本文对井下作业领域中的设备知识信息进行调研、收集,进行统一管理,构建井下作业设备知识库,提出基于认知图谱的推荐模型,将其应用于井下作业领域。设计并开发了井下作业知识推荐系统,具体工作如下:首先,对于井下作业领域进行调研,以井下作业设备这一细分领域,对井下作业设备的知识信息进行关系数据建模,并建立统一的知识模型,具体针对一条知识信息,采用知识标题-知识内容-配文图片的形式进行存储,并通过系统与前端产生交互,从而构建了井下作业知识库,用户可通过该知识库对知识进行浏览或交互操作。其次,传统的推荐模型缺少对交互数据的有效利用,鉴于此,本文提出一种基于上下文的图神经网络推荐模型,将用户在对井下作业知识进行学习的过程中所产生的交互数据充分利用,基于高阶连通性隐藏信息的思想,用户与知识产生的交互信息视为上下文,将上下文信息充分考虑融入用户-知识二部图的构建与图神经网络的传播过程中,对节点进行更新,从而获取用户和知识的嵌入式表示,并使用多层感知机获取用户和知识间的非线性交互关系,对模型进行了实验验证,证明该模型确实提升了模型推荐效果,并将该部分作为认知图谱中双通道理论的System2认知推理部分。接着,构建了用户-行为知识图谱,将用户和行为的交互记录作为主要节点和关系,基于对相似用户的推荐具有可解释性这一思想,将用户对知识的交互进行显式建模,通过对用户的路径寻找这一操作找到目标用户可能感兴趣的知识信息,将该部分作为决策融入认知图谱的System1决策模块之中,从而构建起了基于认知图谱的推荐模型。将该认知图谱推荐模型融入井下作业知识库中从而构建整体具有推荐功能的知识平台系统。最后,设计并实现了基于认知图谱的井下作业知识推荐系统,从需求出发,设计出系统架构以及各个功能模块结构,围绕知识详情、推荐功能、个人信息等核心功能一一进行了设计并实现,对于需求产生的测试用例也一一进行了验证,从而证明了井下作业知识推荐系统的可用性。用户不仅可通过该系统对井下作业设备知识进行学习,也可通过推荐功能看到其可能有用或感兴趣的知识,对于从业人员可以方便且快速地熟悉井下作业设备的结构、注意事项、操作步骤等知识信息,从而提升工作效率,为油田开发安全性提供保障。
融合认知图谱的化工领域专家推荐技术研究
这是一篇关于专家推荐,认知图谱,化工领域,多特征融合,非局部感知的论文, 主要内容为专家推荐是推荐系统的应用热点之一,在企业发展、领域科研评审、在线社区问答等方面有着广泛应用。专家推荐对专家学术研究领域、专家关系等多角度进行整合分析,以不同形式向企业、政府部门呈现选择列表。由于化工专家的专业领域通常不限于单一研究方向,同时化工企业对特定领域专家的需求未获得精确的推荐。融合认知图谱的化工领域专家推荐技术结合了知识图谱和认知计算的优势,将结构化和非结构化数据进行整合。化工领域专家推荐包含关系特征、属性特征、文本特征等多特征表达和建立专业领域名词的标签体系,较少关注于使用多特征构建文本图,深入探索实体之间的关系特征。化工领域专家数据涉及到的专业领域和术语多且复杂,导致数据处理、特征提取和文本图构建的任务量和难度增加,同时忽略了特征之间的联系以及拓展领域问题。采集的高校和科研机构的化工领域专家信息及相关科研成果,多源异构的数据形式加大了挖掘数据信息之间浅层以及深层关系特征的难度,对数据处理和特征提取困难等问题。本文对以上问题展开研究,针对化工企业和科研项目需求进行融合认知图谱的化工领域专家推荐,研究主要内容包括以下方面:(1)研究化工领域专家数据构建,融合认知图谱将文本数据构建为图结构数据,直观显示基于专家信息等多维度、全方位的结构连接。(2)研究化工领域专家多特征表示,为了更好的实现基于多源信息推荐,对文本特征和文本图结构特征嵌入融合,用注意力机制增强原文档节点,分别对化工专业领域知识特征提取、融合进行卷积计算。最大化抽取化工领域专家的多特征信息,提高了基于图结构分类的准确率。(3)研究化工领域专家深层次扩展特征,针对大量数据提高性能的基础,在不增加图结构深度前提下,结合了图卷积和聚类方法,实现有效的局部和非局部编码捕获信息特征长距离依赖关系。全面概括了化工领域专家信息,同时挖掘了深度语义关系,有效的提高了专家推荐准确率。
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