[发明专利]相关数据推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及相关数据推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取用户查询请求；根据用户查询请求利用图数据库推荐模型获取相关数据，以得到推荐结果；将推荐结果发送至终端以进行显示；其中，图数据库推荐模型是通过若干原始数据集进行分析和构建而成的。本发明通过构建基于图数据库进行推荐的图数据库推荐模型，获取用户查询请求后，利用该图数据库推荐模型根据该用户查询请求，便可快速地查询到相关数据，形成推荐结果，并予以显示，实现提高推荐效率以及提升推荐结果的准确性。

技术领域

本发明涉及信息处理方法，更具体地说是指相关数据推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在现如今大数据和人工智能技术蓬勃发展下，人们越来越深刻认识到数据的价值。数据的价值不仅仅在于数据本身，其数据对象之间的直接或间接的联系及数据所处的上下文信息，能提供给数据处理及挖掘工具更多有价值的信息。

当用户获取到某一数据时，会希望得到相关的数据，以便于全部分析该数据代表的价值，但是，现有的技术在推荐和计算某一数据相关的信息等时，一般需要用户自行输入大量的特征数据，且使用的是传统关系型数据库，需要大量数据表的合并关联操作，这些操作通常是极其耗时的，不适用于构建一个高效的数据推荐方式。

因此，有必要设计一种新的方法，实现提高推荐效率以及提升推荐结果的准确性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供相关数据推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：相关数据推荐方法，包括：

获取用户查询请求；

根据用户查询请求利用图数据库推荐模型获取相关数据，以得到推荐结果；

将推荐结果发送至终端以进行显示；

其中，所述图数据库推荐模型是通过若干原始数据集进行分析和构建而成的。

其进一步技术方案为：所述图数据库推荐模型是通过若干原始数据集进行分析和构建而成的，包括：

获取原始数据集；

对原始数据集进行分析，以得到分析结果；

根据分析结果构建原始图数据库；

对原始图数据库构建索引，以得到标准图数据库；

对标准图数据库设计推荐引擎，以得到图数据库推荐模型。

其进一步技术方案为：所述对原始数据集进行分析，以得到分析结果，包括：

对原始数据集内的文本信息进行文本处理，以得到第一数据集；

对第一数据集进行规则匹配以及分词处理，以得到目标实体和关系信息，形成所述分析结果。

其进一步技术方案为：所述根据分析结果构建原始图数据库，包括：

遍历检索与所述目标实体相关的其他实体，以得到相关实体；

抽取相关实体与目标实体之间的关系，以得到原始图数据库。

其进一步技术方案为：所述对标准图数据库设计推荐引擎，以得到图数据库推荐模型，包括：

抽取相关实体以及目标实体的原本属性，以得到新实体；

根据新实体扩展目标实体与相关实体之间潜在的关联关系；

利用标准图数据库内目标实体的相邻对象构建目标实体的邻接向量，以得到邻接向量；

计算邻接向量的相似度，以得到推荐的相关数据；