[发明专利]数据挖掘中基于知识图谱的算法推荐方法

权利要求书

1.数据挖掘中基于知识图谱的算法推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)构建算法域知识库，总体按三个方向来实施；

(2)构建数据领域的知识标签，包含业务知识标签；

(3)建立数据域与算法域关联知识图谱；

(4)构建知识抽取算法支撑，并设计成开放式，优先图模型；

(5)构建事实经验库，把违反推荐算法给出结果，但符合实际更好的案例，作为既定事实推荐；

(6)构建数据接入模块，支持数据域相关手动标注和数据统计特征自动统计，并能够做算法匹配试算，需录入算法域相关实例；

(7)构建知识获取模块，方便维护事实知识，以及推荐评价接口，返回信息，对既定事实的认定。

2.根据权利要求1所述的数据挖掘中基于知识图谱的算法推荐方法，其特征在于，所述步骤(1)中总体按三个方向来建设，包括预处理方法知识库、算法知识库、算法优化策略库。

3.根据权利要求1所述的数据挖掘中基于知识图谱的算法推荐方法，其特征在于，所述步骤(2)中包含的业务知识标签，包括半导体8寸cp map，面板Array工厂；统计域标签，如数据范围，数据协方差，方差，数据分布特性；结果标签，如分类需求，回归需求，最优解需求。

4.根据权利要求1所述的数据挖掘中基于知识图谱的算法推荐

方法，其特征在于，所述步骤(4)中优先图模型包括基于Embeddig，

基于路径的方法，联合的方法；也支持深度学习的经验性抽取。