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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東車云寶網(wǎng)絡(luò)科技服務(wù)有限公司申請的專利基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)知識構(gòu)建系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119228178B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411048548.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)知識構(gòu)建系統(tǒng)是由請求不公布姓名設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-08-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)知識構(gòu)建系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)知識構(gòu)建系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、產(chǎn)品分析模塊和輸出模塊，數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取抽檢人員獲取零件供給廠家的相關(guān)信息；產(chǎn)品分析模塊用于構(gòu)建虛擬抽檢模型，數(shù)據(jù)采集模塊、產(chǎn)品分析模塊和輸出模塊相互通訊連接，本技術(shù)方案通過篩選店鋪的參考值，篩選店鋪內(nèi)基礎(chǔ)方案內(nèi)涵蓋基礎(chǔ)零件的范圍和占有較難得到基礎(chǔ)零件的比率，將店鋪的選擇優(yōu)先級進(jìn)行進(jìn)一步劃分，有效提高了抽檢店鋪選擇的層次，提高了抽檢廠家方案選擇的穩(wěn)定性；同時(shí)通過購買方的角度，制定購買零件的方案，并根據(jù)系統(tǒng)獲取店鋪需檢參數(shù)篩選最有必要進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量抽檢的目標(biāo)店鋪，有效提高了抽檢的準(zhǔn)確率，本發(fā)明，具有抽檢成本低和抽檢效益可靠性高的特點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)知識構(gòu)建系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)知識構(gòu)建系統(tǒng)，其特征在于：包括數(shù)據(jù)采集模塊、產(chǎn)品分析模塊和輸出模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取抽檢人員獲取零件供給廠家的相關(guān)信息；所述產(chǎn)品分析模塊用于對抽檢工業(yè)零件時(shí)構(gòu)建虛擬抽檢模型；所述輸出模塊用于輸出所述產(chǎn)品分析模塊的分析結(jié)果，所述數(shù)據(jù)采集模塊、所述產(chǎn)品分析模塊和所述輸出模塊相互通訊連接； 所述網(wǎng)絡(luò)知識構(gòu)建系統(tǒng)的運(yùn)行方法主要包括以下步驟： 所述數(shù)據(jù)采集模塊包括檢索信息采集模塊，所述檢索信息采集模塊用于獲取廠家在線上店鋪售賣零件的相關(guān)信息； 所述產(chǎn)品分析模塊包括必要性分析模塊，所述必要性分析模塊用于對不同線上設(shè)備供應(yīng)商提高的分支設(shè)備組成方案中，分析對各個(gè)組合方案對應(yīng)店鋪抽檢的必要性； 步驟S1：抽檢管理人員在抽檢的工業(yè)零件領(lǐng)域內(nèi)，隨機(jī)選擇K種不同的基礎(chǔ)零件選為抽樣目標(biāo)零件，抽樣目標(biāo)零件包括基礎(chǔ)零件A、基礎(chǔ)零件B……基礎(chǔ)零件K，其中K為系統(tǒng)通過抽檢期望獲取的抽樣目標(biāo)零件數(shù)量； 步驟S2：依據(jù)檢索信息采集模塊的檢索結(jié)果，對零件檢索結(jié)果對應(yīng)的數(shù)個(gè)店鋪商家內(nèi)方案詞條進(jìn)行檢測，檢測店鋪內(nèi)商家售賣設(shè)備的設(shè)備組裝可變性； 步驟S21：在抽樣目標(biāo)廠家所提供的設(shè)備供應(yīng)店鋪中，根據(jù)店鋪給予的供應(yīng)方案詞條信息提取該店鋪提供的X種供應(yīng)方案信息和該店鋪提供的Y種基礎(chǔ)方案，將對應(yīng)的Y種基礎(chǔ)方案進(jìn)行存儲，該店鋪對應(yīng)由基礎(chǔ)方案可組成的方案數(shù)量為，該店鋪提供供應(yīng)方案的設(shè)備組裝可變性； 步驟S22：依據(jù)所述步驟S21中的提取方法依次檢索不同供應(yīng)店鋪提供的零件供應(yīng)組成方案信息，并將總共獲取的共S1種基礎(chǔ)方案進(jìn)行匯總； 步驟S23：根據(jù)所有店鋪提供供應(yīng)方案的設(shè)備組裝可變性η大小進(jìn)行降序排列，并將降序排列從上到下的順序?qū)⒚總€(gè)店鋪中提供基礎(chǔ)方案進(jìn)行依次累加，并計(jì)入所述步驟S1的信息存儲器中，將基礎(chǔ)方案被獲取次數(shù)進(jìn)行依次疊加，直到所有共K個(gè)零件的被獲取次數(shù)都大于等于1時(shí)，停止累加； 步驟S3：在獲取數(shù)個(gè)檢測結(jié)果店鋪商家的設(shè)備組裝可變性后，將店鋪依據(jù)界限值進(jìn)行劃分，劃分抽檢店鋪、第一優(yōu)先級選擇目標(biāo)店鋪和第二優(yōu)先級選擇店鋪； 步驟S31：提取被獲取次數(shù)等于1的零件供應(yīng)店鋪信息并收錄進(jìn)必要性分析模塊； 步驟S32：依據(jù)基礎(chǔ)方案的被獲取次數(shù)將基礎(chǔ)方案進(jìn)行降序排列，并按照排列順序依次標(biāo)記為“1”、“2”……“K-Q”，其中Q為被獲取次數(shù)等于1的零件數(shù)量； 步驟S33：對照標(biāo)記將對應(yīng)店鋪基礎(chǔ)方案在排列的標(biāo)記進(jìn)行線性疊加，得到每個(gè)店鋪的參考值，將參考值高于界限值的店鋪設(shè)置為第一優(yōu)先級選擇目標(biāo)店鋪；將參考值低于界限值的店鋪設(shè)置為第二優(yōu)先級選擇店鋪； 步驟S4：系統(tǒng)依據(jù)檢測結(jié)果評估由設(shè)備虛擬組裝后得到設(shè)備的最優(yōu)解的零件多余率，規(guī)劃出產(chǎn)線設(shè)備零件的組裝方案后，獲取組裝需求的抽檢目標(biāo)店鋪； 步驟S41：必要性分析模塊將所述步驟S31中所有店鋪內(nèi)提供的供應(yīng)方案中，將供應(yīng)方案中含有未在需求基礎(chǔ)零件中的方案剔除； 步驟S42：在剩余的方案庫中將隨機(jī)兩個(gè)方案進(jìn)行依次對比，當(dāng)方案內(nèi)涉及關(guān)鍵詞與零件名稱重合度低于μ1%時(shí)，將兩個(gè)方案加入備選方案池；重合度高于μ2%時(shí)，將涉及零件名稱更少的方案加入備選方案池，其中μ1、μ2分別為方案設(shè)計(jì)零件名稱重合度的限定最低界限比率和限定最高界限比率； 所述步驟S42中，優(yōu)先級店鋪篩選方法包括： 步驟S421：當(dāng)K2＜K時(shí)，依據(jù)所述步驟S4的統(tǒng)籌方法，在第一優(yōu)先級選擇目標(biāo)店鋪獲取的備選方案池內(nèi)，將進(jìn)入池中的方案詞條中按照基礎(chǔ)零件的名稱進(jìn)行拆分，總拆分個(gè)數(shù)為K3，將基礎(chǔ)零件被獲取次數(shù)進(jìn)行依次累加，獲取不重復(fù)基礎(chǔ)零件的出現(xiàn)個(gè)數(shù)為K4個(gè)，最優(yōu)解的零件完全購置率，最優(yōu)解的零件多余率，將（最優(yōu)解的零件完全購置率-最優(yōu)解的零件多余率）比率最低的5個(gè)店鋪進(jìn)行輸出； 步驟S5：系統(tǒng)通過輸出模塊將推薦的抽檢店鋪名稱向抽檢工作人員輸出。

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