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申请/专利权人：北京京航计算通讯研究所
摘要：一种高可信部件模型智能匹配与自推荐方法及装置，能够大幅度提高部件模型智能匹配与推荐的准确率。方法包括：1获取面向型号产品设计领域的部件需求；2开展部件模型数据智能匹配技术研究，通过FP‑Growth方法实现部件数据之间的关联分析，对部件参数、所属型号、产品层级、历史质量问题、研制时间、研制人员多个维度的属性之间的关联性进行挖掘分析，查找具有强关联性的属性；3通过协同过滤算法完成依据设计师的感兴趣程度对部件进行排序，同时结合FP‑Growth方法获得部件之间的相关性，生成一个满足用户需求的高可信的部件模型匹配和推荐列表；4在用户发起请求后进行自推荐。
主权项：1.一种高可信部件模型智能匹配与自推荐方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：1获取面向型号产品设计领域的部件需求；2开展部件模型数据智能匹配技术研究，通过FP-Growth方法实现部件数据之间的关联分析，依托部件原型数据资源库，以部件、型号、产品、质量问题信息为主线索，对部件参数、所属型号、产品层级、历史质量问题、研制时间、研制人员多个维度的属性之间的关联性进行挖掘分析，查找具有强关联性的属性；3执行协同过滤算法，依据设计师的感兴趣程度对部件进行排序，同时结合FP-Growth方法获得部件之间的相关性，生成一个满足用户需求的高可信的部件模型匹配和推荐列表；4在用户发起请求后进行自推荐。
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百度查询： 北京京航计算通讯研究所 一种高可信部件模型智能匹配与自推荐方法及装置
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