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龍圖騰網獲悉昆明市科技型中小企業技術創新基金管理中心(昆明市生產力促進中心)申請的專利一種基于大數據精準檢索查詢的企業科技成果適配方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120336546B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510757362.3，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權一種基于大數據精準檢索查詢的企業科技成果適配方法是由段順美;李艷秋;楊代勇;秦葉;張春翠;褚莎;洪揚;和玉聰設計研發完成，并于2025-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大數據精準檢索查詢的企業科技成果適配方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大數據精準檢索查詢的企業科技成果適配方法，涉及大數據處理與知識圖譜技術領域，包括基于標準化多模態特征矩陣，構建企業技術領域知識圖譜，采用ApacheFlink流式處理框架實時接收增量技術數據，動態更新圖譜節點關系，并通過剪枝算法移除過期節點，輸出帶時間戳的動態知識圖譜；接收用戶查詢請求，利用所述跨模態嵌入模型提取查詢向量，通過動態知識圖譜檢索Top?N候選節點列表，結合圖譜關系權重計算綜合相似度得分，輸出排序后的技術成果列表。通過跨模態嵌入模型將多源異構數據映射至統一語義空間，結合動態知識圖譜的構建與更新，全面提升了科技成果適配的智能化水平和實際應用效果。

本發明授權一種基于大數據精準檢索查詢的企業科技成果適配方法在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據精準檢索查詢的企業科技成果適配方法，其特征在于：包括： 采集企業多源異構數據，并進行預處理，生成標準化多模態企業數據集； 通過跨模態嵌入模型將標準化多模態企業數據集映射至統一語義空間，生成標準化多模態特征矩陣，具體步驟如下： 基于歷史標準化多模態企業數據集，構建多模態訓練數據集，利用對比損失函數最小化正樣本對的嵌入距離，最大化負樣本對的嵌入距離，對CLIP模型學習多模態數據的語義對齊進行訓練； 基于標準化多模態企業數據集，通過訓練后的CLIP模型映射至統一語義空間，并動態調整不同模態的權重比例，組合為標準化多模態特征矩陣； 基于標準化多模態特征矩陣，構建企業技術領域知識圖譜，采用ApacheFlink流式處理框架實時接收增量技術數據，動態更新圖譜節點關系，并通過剪枝算法移除過期節點，輸出帶時間戳的動態知識圖譜； 所述輸出帶時間戳的動態知識圖譜，具體步驟如下， 通過ApacheFlink實時接入增量技術數據流，解析并提取實體、關系及時間戳，并基于事件時間分配與水位線處理亂序事件，采用動態更新策略聚合時間窗口內的操作，通過異步IO批量寫入Neo4j，同時基于節點活躍度標記與業務規則剪枝企業技術領域知識圖譜的過期節點，定時執行Cypher刪除操作，最終輸出帶時間戳的動態知識圖譜； 接收用戶查詢請求，利用所述跨模態嵌入模型提取查詢向量，通過動態知識圖譜檢索Top-N候選節點列表，結合圖譜關系權重計算綜合相似度得分，輸出排序后的技術成果列表； 利用排序后的技術成果列表，通過多目標優化算法集成多目標約束生成適配方案，具體步驟如下： 基于排序后的技術成果列表定義技術成熟度約束、商業價值約束、實施成本約束以及政策合規約束，輸出多目標約束集合，并通過滑動窗口機制動態調整權重； 基于多目標約束集合和動態權重向量，采用改進型NSGA-III算法從排序后的技術成果列表中選取前M項為初始種群，并在四維目標空間均勻生成參考點集； 采用模擬二進制交叉與多項式變異進行交叉變異操作，生成優化后的種群并進行非支配排序，構建三維決策空間，通過特征貢獻分析和關鍵影響因素可視化，生成優選方案集合； 通過內外雙循環優化機制對優選方案集合進行優化，生成適配方案。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人昆明市科技型中小企業技術創新基金管理中心(昆明市生產力促進中心)，其通訊地址為：650021 云南省昆明市五華區科醫路176號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。