一种基于家具的知识图谱构建方法和家具知识推荐系统

本发明涉及一种基于知识图谱模型和大模型语义理解的家具知识检索与个性化推荐系统。

背景技术：

1、家具行业作为我国传统制造业中不可缺少的组成部分，随着网络时代的发展，其信息资源呈现爆炸性增长态势。家具行业内的工作人员和学习者面临着海量的知识资源，知识资源丰富的同时各类家具知识资源呈现多源异构的现象，传统的搜索引擎及其查询方式仅能为用户提供碎片化的知识，无法实现知识体系的关联，想要获取家具行业知识资源时需要花费大量的时间和精力去甄选才能加以应用，因此，重新组织家具行业知识资源将家具行业知识体系可视化，提升家具行业用户知识获取与应用的高效性与准确性对家具行业健康发展尤为重要。

2、知识图谱是一种基于图形模型的知识表示方法，能够描述实体之间的关系和属性，实现知识的语义化和智能化应用。现阶段，知识图谱已在多数行业取得了令人瞩目的成绩，在制造业中如纺织行业、汽车行业、家具行业和医药业等都有了具体的行业知识图谱构建，然而目前大多数知识图谱都是通用知识图谱，在家具行业结合真实的产业用户需求进行知识图谱构建还没有得到更好的研究。因此针对家具行业竞争的日益激烈和“定制化、个性化”需求的增加，家具企业面临着设计创新、生产效率和市场竞争等方面的挑战，利用知识图谱技术对家具行业知识体系进行重构，通过理论知识指导实践帮助产业用户提升生产效率具有重要意义。

3、因此，聚焦于家具产业用户，并希望基于行业知识图谱重新整合家具行业知识体系，优化传统家具行业知识获取路径。同时以家具设计师用户为主要研究对象,构建家具设计知识图谱，验证家具行业知识图谱架构体系的有效性，最后搭建知识推荐与应用平台，提升产业用户的知识获取与应用效率，帮助家具行业实现数字化转型。

4、现有研究对知识图谱构建和个性化应用做出了重大贡献。然而，目前在家具领域还没有完整的知识图谱构建，以产业链为主线构建领域知识图谱的提出方法也很少。此外，现有的研究很少针对产业链中不同用户进行知识个性化管理和推荐，大多数研究将领域知识图谱与其应用割裂开，不能有效地实现领域知识的强相关性和推荐性。因此，将知识图谱法应用于家具领域，通过与互联网技术相结合，构建家具领域知识图谱，将知识与产业用户互连，实现知识的个性化查询和推荐，改进和加速学习过程，使知识获取更加系统和准确。

5、为实现上述功能，我们提出了一个创新的家具行业知识推荐与应用系统，以完善家具行业知识图谱架构体系。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种提升家具行业用户知识获取的高效性与准确性的基于家具的知识图谱构建方法和家具知识推荐系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种基于家具的知识图谱构建方法，包括以下几个步骤：

4、s1：将家具品类设定为家具行业的核心概念，所述家具品类包括柜类、床类、卓几类、坐具类、支架类和零部件类共六个大类；

5、s2：以家具行业的产业链为主线，对s1中的所述家具品类的家具知识分别予以层级化分类；

6、s3：对核心本体概念及其主要层级的对象进行属性定义，所述属性主要包括数据属性和对象属性。

7、进一步地，所述s2中的产业链包括上游环节、中游环节和下游环节；所述上游环节是家具生产的基础，包含原材和辅材知识结构；所述中游环节涵盖了家具制造的核心过程，包括结构、工艺、尺寸、设计、色彩和肌理六大方面；所述下游环节涉及到物流、销售和产品商品等知识结构。

8、进一步地，所述s2中的层级化分类采用“品类-具体品类-细分标准-细分标准下的具体拆解”这样的层级结构。

9、进一步地，所述s3中，所述数据属性包含id编号、中英文名称、图文描述及知识层级，并且每个知识点都被赋予连接到具体知识资源和推荐层级的数据属性；

10、所述对象属性的分类工作，包括确定关系属性的种类数量及其分类方法，所述关系属性划分为两个主要类别：聚类关系和非聚类关系；所述聚类关系可分为包含关系、并行关系和继承关系，所述非聚类关系包括：前驱关系、后继关系、对应关系、解释关系和影响关系。

11、进一步地，所述整个家具行业知识体系通过圆锥结构进行展示，品类作为顶部集中点，向下展开各品类产业链核心本体及分层，覆盖家具行业全品类知识本体。

12、一种家具知识推荐系统，所述系统包括家具知识推荐模型，所述家具知识推荐模型针对用户知识获取需求，构建用户画像，并结合二元向量法和余弦相似度算法统一家具行业知识图谱与用户信息标签的话语体系，同时利用归一法对用户知识需求满意度进行赋权。

13、进一步地，对家具知识需求赋权包括知识获取满意度调查和知识需求赋权两个步骤；

14、所述知识获取满意度调查采用问卷形式，在获取测度数据后，通过公式（a）计算在各设计阶段的满意度值，作为知识需求赋权的依据，其中，si为第i个设计阶段的用户满意度值，qi.j代表第i个阶段的第j个设计知识点的用户满意度平均值，n代表第i个阶段的设计知识获取需求数：（a）

15、所述知识需求赋权根据满意度值和需求之间的逆向关系，即满意度值越低，对应的需求和改进的必要性越大，可以为家具行业的知识图谱构建中的产业链环节及其知识本体设定赋权值，确定满意度与赋权值之间的转换关系，即赋权值=1/满意度值。

16、所述余弦相似度将每个知识实体在这些特征上的取值组成一个向量，作为该知识实体的向量化表示，将所有维度的向量连接在一起，得到一个长度为n的向量，其中n为所有维度的取值数量之和，假设家具知识图谱每个实体的标签向量为vi，记第 i 个知识实体标签的权重为 wi,根据用户基本信息标签可以对应到赋值后的权重体系，则该知识实体标签的向量表示为公式（b-1）：（b-1）

17、对于给定的产业 用户信息标签向量 vu 和知识图谱中的实体标签向量 vi，可以通过余弦相似度计算它们之间的相似度，计算公式如（b-2）所示：（b-2）

18、进一步地，通过计算家具产业用户信息标签向量vu与知识图谱中每个实体标签向量vi的相似度，我们可以得到相似度矩阵s,其中 s{i}表示第i个实体与家具产业用户信息标签向量的相似度，具体公式如（b-3）所示：（b-3）

19、进一步地，所述系统还包括以下组成：

20、登录与注册模块，包含了用户登录和管理员登录两条登录路径；

21、我的主页模块，包含编辑个人资料和添加产品知识案例入口，同时可以在我的主页中查看我的发布、收藏、点赞、历史检索、草稿和统计数据等知识点；

22、首页模块，包含未注册未登录用户和已注册已登录用户，未注册未登录用户只能看到家具行业知识图谱架构知识点，而已注册已登录用户可以查看和检索平台内所有知识点，并且可以查看相关知识详解；

23、知识图谱模块，在用户端平台进行展示，分为家具行业总览知识图谱和我的个人知识图谱两块；

24、可能感兴趣模块，分为猜您想看、好友在看和当下热点三个板块；

25、家具行业大语言模块，是以家具行业知识图谱为载体进行知识关联回答，其中家具随心ask模型图标在用户端的各个界面都存在，可随时点击询问；

26、用户管理模块，所述用户管理模块只有运营管理员有用户权限，针对不同的产业用户可以查看不同的信息标签，而管理专家只拥有知识管理权限，进行知识内容审核与修改；

27、知识管理模块，知识管理模块仅限管理员端，主要方便管理员管理平台现有的知识体系，运营管理员和专家管理员均可对知识进行编辑与修改，平台的知识来源于浅域网络中依照家具行业知识图谱架构体系填充的 rdf文件，同时也来源于在用户端由用户发布与分享的知识案例，通过对知识案例进行结构化知识实体提取并填充到知识图谱架构体系中，形成在线知识库。

28、相比于现有技术，本发明的有益效果在于：

29、1、家具行业知识图谱架构体系搭建：重构家具行业内产业知识的概念与分类，明确并创新了家具行业知识图谱的知识层级架构与呈现逻辑，并结合知识粒度理论细化了家具设计知识体系。

30、2、家具知识个性化推荐算法设计：针对用户知识获取需求，以家具设计师为例构建用户画像，并结合二元向量法和余弦相似度算法统一家具行业知识图谱与用户信息标签的话语体系，利用归一法对设计师用户知识需求满意度进行赋权，实现知识推荐与应用模型的搭建。

31、3、家具知识推荐与应用系统：基于构建的家具行业知识图谱与推荐模型搭建完善了推荐系统，通过系统功能模块的布局设计优化了家具行业知识呈现方式。