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龙图腾网获悉杭州国家版本馆申请的专利一种基于大数据的图书检索方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119377488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411959980.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于大数据的图书检索方法及系统是由陈峰;王皇龙;周宇轩;龙芮设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的图书检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的图书检索方法及系统，涉及信息检索技术领域，包括，通过分布式爬虫采集图书多维数据并实时更新，生成结构化数据集；通过多维语义匹配算法优化推荐列表与用户检索需求的语义匹配度，调整推理层级知识图谱的热度与权重比例，生成个性化推荐书单；根据交互式展示方式实时呈现个性化推荐书单，记录用户行为作为反馈，利用实时流处理动态更新推理层级知识图谱；本发明结合个性化推荐评分模型，通过交互式可视化呈现推荐书单并收集用户反馈进一步优化知识图谱，提升了实时性、推荐精度和用户体验，为大规模图书检索和智能化推荐提供了高效可靠的技术支持。

本发明授权一种基于大数据的图书检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的图书检索方法，其特征在于：包括，通过分布式爬虫采集图书多维数据并实时更新，生成结构化数据集；基于结构化数据集，利用深度学习和关系抽取算法生成动态知识图谱，并通过推理引擎推导隐含关系，得到推理层级知识图谱；基于推理层级知识图谱，结合时间序列分析预测图书热度，生成图书优先级评分，形成推荐列表；通过多维语义匹配算法优化推荐列表与用户检索需求的语义匹配度，调整推理层级知识图谱的热度与权重比例，生成个性化推荐书单；根据交互式展示方式实时呈现个性化推荐书单，记录用户行为作为反馈，利用实时流处理动态更新推理层级知识图谱；所述基于推理层级知识图谱，结合时间序列分析预测图书热度，生成图书优先级评分，形成推荐列表，具体步骤如下，使用图神经网络算法，通过推理层级知识图谱中邻接图书节点的信息更新每个图书节点的嵌入向量；将图书节点的嵌入向量和图书节点的用户兴趣向量映射到多维语义空间，计算每本图书节点和用户之间的语义相似性得分；结合用户的历史交互数据，构建用户行为向量；通过加权平均将用户行为向量与语义相似性得分进行结合，生成个性化语义匹配得分；将图书节点的嵌入向量与历史图书热度数据结合，形成时间序列预测模型，表达式为： ； ；其中，表示图书节点在未来时间点的热度预测值，表示图书节点的索引变量，表示长短期记忆网络模型，表示图书节点在过去时间点的历史热度数据序列，表示时间点的索引变量，表示模型的参数；基于个性化语义匹配得分和热度预测值结合，通过引入时间权重因子生成每本图书的优先级评分，表达式为： ；其中，表示图书节点的最终优先级评分，表示非线性激活函数，表示与图书节点直接相连的邻接图书节点集合，表示图书节点的所有邻接图书节点进行求和操作，表示邻接图书节点的索引变量，表示图书节点和邻接图书节点之间的权重值，表示Hadamard乘积，表示邻接图书节点和用户在多维语义空间中经过增强后的相似性度量，表示邻接图书节点在时间点的热度预测值，表示邻接图书节点在推荐状态下的权重值，表示邻接图书节点在不同领域间的信息传播强度值；定义优先级评分阈值；选择满足优先级评分的图书组成推荐书单，形成推荐列表；所述生成个性化推荐书单，具体步骤如下，利用BERT词嵌入模型，将用户的搜索查询中的每个词转换为高维向量；采用余弦相似度评估推荐列表中每本书与高维向量之间的语义匹配度得分，表达式为： ；其中，表示推荐列表中每本书的图书节点语义向量；通过量子粒子群算法，优化语义匹配度得分的匹配过程；根据优化后的语义匹配度得分重新评估知识图谱中图书节点的热度与权重比例；结合优化后的语义匹配得分和更新后的知识图谱结构输出个性化评分，表达式为： ；其中，表示图书节点的个性化评分，为调节参数；定义个性化评分阈值；选择满足个性化评分的图书作为个性化推荐书单。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州国家版本馆，其通讯地址为：311100 浙江省杭州市余杭区文润路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。