基于知识图谱的食品安全案例检索方法研究
这是一篇关于食品安全,案例检索,知识图谱,案例表示,BERT语言模型的论文, 主要内容为食品安全事关人民生命安全和社会稳定,食品安全事件处置一直是社会关注的热点。案例推理是一种利用已有经验(案例)解决新问题的决策技术,可用于食品安全事件的预防和处置。针对传统的案例检索考虑特征间的关系导致结果不够理想的问题,本文采用知识图谱技术,构建食品安全事件知识图谱,并基于知识图谱构建案例检索方法,实现食品安全事件辅助决策,主要包括以下内容:(1)构建食品安全知识图谱案例库。分析食品安全案例特征,在传统的案例表示形式的基础上,提出一种基于知识图谱的案例表示方法,根据食品安全领域案例特征对实体进行区分表示,以便更加明确案例的属性特征以及案例之间的关联程度。(2)提出一种食品安全案例检索算法。分别从关系结构和属性语义出发,基于知识图谱关系框架,利用Jaccard相似系数对关系结构分析处理得到案例关系相似度;运用BERT语言表示模型将自然语言语义信息表示为高维向量,用欧氏距离计算语义之间的相似度得到案例属性相似度。将得到的案例属性相似度值和关系相似度值按一定比例分配权重,计算综合加权的案例总相似度,得到有效又准确的案例检索结果。实验环节设计了属性特征权重分配实验,属性特征向量计算方法选取实验,以及案例检索算法验证实验,选取多组经典食品安全案例进行对比实验,实验结果验证了提出算法的有效性和准确性。(3)开发食品安全案例检索原型系统。实现了用户登录、案例精准匹配、案例综合检索、案例管理和食品安全相关知识展示等功能,其中案例检索结果以表格和知识图谱两种形式直观展示,实现了食品安全事件的辅助决策。
基于CBR和本体的隐私策略生成系统的研究与实现
这是一篇关于基于案例推理,本体,普适计算,隐私策略,案例检索的论文, 主要内容为近年来,随着无线网络的大范围推广和移动设备以及定位设备的大规模使用,普适计算正迅速地变为一种可用的实体,成为了人们日常生活一部分。为适应这种发展趋势而开发的高级服务也在不断地涌现,一方面人们享受了各种各样的服务,但另一方面,也不可避免的带来了用户隐私方面的隐患。 众所周知,管理隐私策略一直是一个难题,普通用户一般不了解他们的隐私安全策略,而由于普适计算环境的分布性、异构性以及用户同时参与大量不同应用的特性,普适计算下的隐私策略的管理比传统计算环境下更加复杂,给用户带来了沉重的负担,降低了用户对服务的满意度,影响了普适计算的进一步推广使用。 基于案例的推理(Case-Based Reasoning, CBR)是一种人工智能方法,它根据检索以往的解决问题的经验来解决新问题,将以往问题的解决方案,经过修改应用到当前的新情况。本文提出将CBR方法应用于隐私策略管理方面,使用CBR来生成用户的缺省隐私策略,用户以此为基础通过修改操作来制定自己的隐私策略而不需要从头开始,从而大大提高用户制定隐私策略的效率,减轻用户负担,提高用户的服务使用满意度。 本文首先对基于案例推理的原理、基本流程和核心技术进行了研究,介绍了本体的定义、分类、描述语言以及构造本体的准则、方法和工具等关键知识,然后介绍了隐私策略生成系统的设计目标和总体架构。 本文使用J2EE架构完成了该隐私策略生成系统,实现了根据用户基本信息检索生成缺省隐私策略的功能,提高了用户制定策略的效率。本文将本体引入CBR的案例检索过程中,使相应的领域知识与案例特定知识结合起来,丰富了系统的知识,使得原先孤立的离散值变为具有语义关系的案例,然后本文提出本体路径和本体相似度的概念,提高了检索的精确度。在保证相似度的前提下,为了给用户提供更多选择,本文提出了基于多样化理论的改进KNN算法,获得了更好的用户满意度。本文在分析用户基本信息的前提下,提取出了用户有效信息作为案例的问题描述,确立了案例的表示格式。在案例库的建设方面,本文通过使用Hibernate实现了案例库的双层存储结构,从而可以处理异构数据库,使系统具有很好的灵活性和可移植性。最后,本文使用版本管理系统来管理隐私策略文件,实现了策略存储的版本化,为用户提供了查看策略历史信息等便利的操作,为信息系统的文件存储提供了一个新的思路。 本文最后介绍了系统的运行界面并给出效果展示,对今后需要进一步改善的工作进行了总结。
基于知识图谱的食品安全案例检索方法研究
这是一篇关于食品安全,案例检索,知识图谱,案例表示,BERT语言模型的论文, 主要内容为食品安全事关人民生命安全和社会稳定,食品安全事件处置一直是社会关注的热点。案例推理是一种利用已有经验(案例)解决新问题的决策技术,可用于食品安全事件的预防和处置。针对传统的案例检索考虑特征间的关系导致结果不够理想的问题,本文采用知识图谱技术,构建食品安全事件知识图谱,并基于知识图谱构建案例检索方法,实现食品安全事件辅助决策,主要包括以下内容:(1)构建食品安全知识图谱案例库。分析食品安全案例特征,在传统的案例表示形式的基础上,提出一种基于知识图谱的案例表示方法,根据食品安全领域案例特征对实体进行区分表示,以便更加明确案例的属性特征以及案例之间的关联程度。(2)提出一种食品安全案例检索算法。分别从关系结构和属性语义出发,基于知识图谱关系框架,利用Jaccard相似系数对关系结构分析处理得到案例关系相似度;运用BERT语言表示模型将自然语言语义信息表示为高维向量,用欧氏距离计算语义之间的相似度得到案例属性相似度。将得到的案例属性相似度值和关系相似度值按一定比例分配权重,计算综合加权的案例总相似度,得到有效又准确的案例检索结果。实验环节设计了属性特征权重分配实验,属性特征向量计算方法选取实验,以及案例检索算法验证实验,选取多组经典食品安全案例进行对比实验,实验结果验证了提出算法的有效性和准确性。(3)开发食品安全案例检索原型系统。实现了用户登录、案例精准匹配、案例综合检索、案例管理和食品安全相关知识展示等功能,其中案例检索结果以表格和知识图谱两种形式直观展示,实现了食品安全事件的辅助决策。
基于知识图谱的食品安全案例检索方法研究
这是一篇关于食品安全,案例检索,知识图谱,案例表示,BERT语言模型的论文, 主要内容为食品安全事关人民生命安全和社会稳定,食品安全事件处置一直是社会关注的热点。案例推理是一种利用已有经验(案例)解决新问题的决策技术,可用于食品安全事件的预防和处置。针对传统的案例检索考虑特征间的关系导致结果不够理想的问题,本文采用知识图谱技术,构建食品安全事件知识图谱,并基于知识图谱构建案例检索方法,实现食品安全事件辅助决策,主要包括以下内容:(1)构建食品安全知识图谱案例库。分析食品安全案例特征,在传统的案例表示形式的基础上,提出一种基于知识图谱的案例表示方法,根据食品安全领域案例特征对实体进行区分表示,以便更加明确案例的属性特征以及案例之间的关联程度。(2)提出一种食品安全案例检索算法。分别从关系结构和属性语义出发,基于知识图谱关系框架,利用Jaccard相似系数对关系结构分析处理得到案例关系相似度;运用BERT语言表示模型将自然语言语义信息表示为高维向量,用欧氏距离计算语义之间的相似度得到案例属性相似度。将得到的案例属性相似度值和关系相似度值按一定比例分配权重,计算综合加权的案例总相似度,得到有效又准确的案例检索结果。实验环节设计了属性特征权重分配实验,属性特征向量计算方法选取实验,以及案例检索算法验证实验,选取多组经典食品安全案例进行对比实验,实验结果验证了提出算法的有效性和准确性。(3)开发食品安全案例检索原型系统。实现了用户登录、案例精准匹配、案例综合检索、案例管理和食品安全相关知识展示等功能,其中案例检索结果以表格和知识图谱两种形式直观展示,实现了食品安全事件的辅助决策。
司法案例研究平台的设计与实现
这是一篇关于司法案例,推荐系统,案例检索,微服务的论文, 主要内容为我国经济社会快速发展,社会矛盾急遽变化,社会公众希望有更多司法案例来提供基础法律咨询服务,传统司法案例线下推选体系中实际案例编写人员较少,输出案例数量远远不够,无法满足公众要求。因此研发一套互联网司法案例研究平台,吸引更多法律人群体通过互联网来快速便捷地推选案例非常有意义。推荐系统是解决精准获取信息的有效方法,它可通过用户兴趣模型和目标物属性特征,提供精准信息推送服务。随着案例数据快速增长,用户需花费更多时间去找到适合案例,建设推荐系统就显得十分重要。本文首先分析了当前司法案例研究的管理现状与不足,借助互联网技术开发了一个B/S结构司法案例研究平台,支持多终端推选案例,用户可随时随地推选案例,大大提高了案例推选的效率和数量。本文还采用了内容推荐、标签推荐、用户和项目协同过滤等多种推荐算法,设计实现案例检索、个性化推荐功能,解决了单一推荐中推荐精度不高、冷启动等问题,让更多法律共同体成员愿意参与到案例研究工作。最后在技术实现上,本文选择在微服务框架下,选用VUE技术实现前后端分离研发,将移动端、网站端等多种终端融合研发,大大降低了项目研发工作量,节约了实施成本。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码工厂 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/52106.html
