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龙图腾网恭喜坛墨质检科技股份有限公司申请的专利基于搜索引擎的标准物质标准品检索及排序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：CN119127970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411258733.5，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权基于搜索引擎的标准物质标准品检索及排序方法及系统是由方燕飞;胡志刚;胡小兰设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于搜索引擎的标准物质标准品检索及排序方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于搜索引擎的标准物质标准品检索及排序，涉及数据处理技术领域，包括：获取用户输入的检索关键词，构建标准物质标准品知识库，映射至低维语义空间，计算检索关键词和标准物质知识的语义相关性，构建异构信息网络，生成综合相关度度量，进行多粒度语义匹配，得到候选检索结果；对于候选检索结果对应的结构化特征，分配自适应特征权重，进行独立聚类，得到子空间聚类结果，进行优化，得到全局最优聚类结果，挖掘高阶语义关联特征并进行跨类别语义关联，生成优质检索结果；进行低秩分解，得到初始综合评分，将排序问题建模为马尔可夫决策过程，确定动作空间和状态空间，构建奖励函数并确定排序位置，得到最优排序结果。

本发明授权基于搜索引擎的标准物质标准品检索及排序方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于搜索引擎的标准物质标准品检索及排序方法，其特征在于，包括：获取用户输入的检索关键词，基于双向编码器构建通用语言模型，结合少量标准物质领域语料库对所述通用语言模型进行微调，得到领域自适应语言模型，基于本体论和知识图谱构建标准物质标准品知识库，结合基于张量分解的知识表示学习算法将所述标准物质标准品知识库中的实体、关系和属性映射至低维语义空间，生成标准物质知识的分布式表示并与所述领域自适应语言模型结合，计算所述检索关键词和标准物质知识的语义相关性，结合异构信息网络表示学习模型将标准物质标准品对应的多源异构信息构建为异构信息网络，结合元路径方法确定语义关联并结合所述语义相关性生成综合相关度度量，基于所述综合相关度度量进行多粒度语义匹配，得到候选检索结果；对于所述候选检索结果对应的结构化特征，通过证据理论和模糊集成学习构建模糊规则库并对每个维度的结构化特征分配对应的自适应特征权重，基于所述自适应特征权重对所述结构化特征对应的子空间进行独立聚类，结合密度峰值搜索算法和谱聚类算法得到每个子空间对应的子空间聚类结果，通过马尔科夫随机场建模关联依赖并通过变分推断算法对所述子空间聚类结果进行优化，得到全局最优聚类结果，对于所述全局最优聚类结果，通过属性加权的异质信息网络表示学习模型挖掘高阶语义关联特征并通过协同过滤进行跨类别语义关联，结合所述跨类别语义关联生成优质检索结果；基于所述优质检索结果，通过层次化因子分解机模型将检索结果影响因素构建为高维评分张量，结合高阶奇异值分解算法进行低秩分解，生成不同影响因素间的高阶交互并得到所述优质检索结果对应的初始综合评分，基于用户的个人偏好，结合所述检索关键词的新颖性和所述初始综合评分构建排序模型，基于深度强化学习算法将排序问题建模为马尔可夫决策过程，结合双塔式架构确定动作空间和状态空间，构建奖励函数并基于奖励函数值确定每个标准物质标准品的排序位置，得到最优排序结果。

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