基于超图网络的产品设计知识智能推荐方法研究

面向产品设计的知识管理系统中,为了提高知识库中海量设计知识推荐的效率和效果,从产品结构知识、过程知识以及知识标识三个维度构建了设计知识文档超图网络,利用hyper2vec技术建立了知识表示模型,生成了知识特征向量库。采用用户行为信息,提出了基于超边序列的Markov知识推荐模型,预测候选知识文档。通过知识特征向量相似度扩充候选集,建立个性化用户兴趣模型对候选推荐集进行过滤和排序。在冷镦机专利的知识服务系统中进行应用验证,实验表明该推荐方法在推荐准确度和多样性方面有着良好的效果,验证了其可行性和有效性。