[发明专利]基于键值记忆网络的复杂机电系统设计知识主动推荐方法

权利要求书

1.一种基于键值记忆网络的复杂机电系统设计知识主动推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：对复杂机电系统设计过程中的软件平台日志文件进行场景特征语义信息提取，获得复杂机电系统场景特征语义信息，基于场景特征语义信息建立复杂机电系统设计场景本体，由复杂机电系统设计场景本体和复杂机电系统的原始知识库组成系统场景知识库；

步骤2：根据软件平台日志文件，利用场景最大频繁序列刻画复杂机电系统设计人员之间的场景序列特征相似度；

步骤3：对所有复杂机电系统设计人员的知识项交互序列进行偏好学习，获得所有设计人员对应的知识项序列偏好向量；

步骤4：将所有设计人员的知识项序列偏好向量和系统场景知识库输入到键值记忆网络，输出获得所有设计人员对应的初始设计知识主动推荐序列；

步骤5：根据复杂机电系统设计人员之间的场景序列特征相似度，对所有设计人员的初始设计知识主动推荐序列进行知识项选择，获得各个设计人员最终的设计知识主动推荐序列。

2.根据权利要求1所述的一种基于键值记忆网络的复杂机电系统设计知识主动推荐方法，其特征在于，所述步骤3具体为：

利用Item2vec算法学习所有复杂机电系统设计人员的知识项交互序列，生成所有设计人员对应的知识项嵌入表示向量后再分别输入到对应的双向长短期记忆网络，获得所有设计人员对应的知识项序列偏好向量。

3.根据权利要求1所述的一种基于键值记忆网络的复杂机电系统设计知识主动推荐方法，其特征在于，所述步骤4中，键值记忆网络的值矩阵和键矩阵具体为：

由所有设计人员的知识项序列偏好向量组成值记忆矩阵V^u，记为值矩阵，将系统场景知识库中的各个属性作为键向量，系统场景知识库中的各个属性对应的知识特征实例作为值向量，由所有的键向量和对应的值向量组成共享键记忆矩阵K，记为键矩阵。

4.根据权利要求1所述的一种基于键值记忆网络的复杂机电系统设计知识主动推荐方法，其特征在于，所述步骤5具体为：

根据复杂机电系统设计人员之间的场景序列特征相似度确定各个设计人员对应的设计人员最近邻集合，将各个设计人员对应的设计人员最近邻集合中所有初始设计知识主动推荐序列的知识项进行数量降序排列，选择前K个知识项组成各个设计人员最终的设计知识主动推荐序列。

5.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。