《容错的基于图谱架构的智能语义搜索方法 - 改善搜索引擎体验！》

段玉聪（Yucong Duan）

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室

DIKWP research group, 海南大学

duanyucong@hotmail.com

寻找真实可靠的信息是使用搜索引擎时的一项挑战，尤其当面对众多不确定和不真实的信息时。为了解决这一问题，我们引入了一种创新的容错的基于图谱架构的智能语义搜索方法，为您带来全新的搜索体验！

这项发明涵盖了分布式计算和软件工程学技术的交叉领域，旨在提供一种更加智能和高效的搜索引擎决策解决方案。我们采用了数据图谱、信息图谱和知识图谱的三层架构，对网络上的资源进行组织和分类，为用户提供更准确、全面的搜索结果。

在使用我们的搜索方法时，您可以根据预期等待时间和计划支付金额建立个性化的用户投入模型。我们通过语义分析深度理解用户对检索信息的倾向性，并根据不同倾向搜索的次数，合理分配用户的投入。这样，您不仅可以得到更符合期望的搜索结果，还能有效管理搜索投入，避免资源浪费。

为了进一步提高搜索结果的可靠性，我们根据每次搜索的条目数和每项条目对应资源的熵值计算倾向资源的可靠性。虚假信息和失效信息将会随着递进搜索的次数被排除，从而为您提供更真实可靠的搜索结果。

我们重视用户反馈，如果搜索结果未能完全满足您的需求，我们将提示您增加投入以继续深入搜索，以获取更为精准的结果。

我们的容错的基于图谱架构的智能语义搜索方法将为您提供无与伦比的搜索体验，帮助您迅速找到所需信息，避免误导和浪费。不论是在学术研究、工作应用还是日常生活中，我们致力于让搜索引擎成为您最值得信赖的助手！

🌐 申请号：CN201710435186.7 🗓 申请日：2017-06-10 📅 公开/公告日：2017-08-29 📜 公开/公告号：CN107103100A

立即尝试，体验智能搜索的未来！

典型案例：智能语义搜索在医疗健康领域的应用

假设有一个医疗健康信息平台，旨在为用户提供准确、全面的医疗健康信息。该平台采用了容错的基于图谱架构的智能语义搜索方法，以改善用户的搜索体验，并帮助他们更快速地获取所需的医疗健康信息。

用户在平台上进行搜索时，系统会根据用户输入的关键词和语义意图，通过语义分析理解用户的检索需求。系统利用数据图谱、信息图谱和知识图谱的三层架构，对医疗健康领域的相关资源进行组织和分类，建立起丰富的图谱数据库。

在搜索过程中，系统根据用户的预期等待时间和计划支付金额，建立用户的投入模型。用户可以根据个人需求和偏好进行设置，以获取更加个性化的搜索结果。系统会根据用户的投入模型，合理分配资源和搜索投入，以提供最符合用户期望的搜索结果。

同时，系统会根据每次搜索的条目数以及每项条目对应资源的熵值，评估倾向资源的可靠性。通过排除虚假信息和失效信息，系统能够为用户提供更加真实可靠的医疗健康信息。

举个例子，用户在平台上搜索关于心脏病的治疗方法。系统根据用户的输入和语义意图，通过智能语义搜索方法理解用户的需求，并从图谱数据库中检索相关的医疗资源。系统会根据用户的投入模型和资源可靠性评估，为用户呈现出权威、可靠的心脏病治疗方法，并排除不真实或过时的信息。

用户通过系统获得搜索结果后，还可以提供反馈意见。如果用户对搜索结果不满意或需要进一步了解，系统会提示用户增加投入以继续深入搜索，以获取更为精准的医疗健康信息。

通过这种智能语义搜索方法的应用，医疗健康信息平台能够为用户提供准确、可靠的医疗健康信息，帮助他们更好地理解疾病治疗方法、预防措施等，提高医疗决策的准确性和效率，从而改善用户的医疗健康体验。

主要实现步骤：

1. 构建图谱数据库：收集和整理医疗健康领域的数据，包括疾病信息、治疗方法、医疗资源等，并将其组织成数据图谱、信息图谱和知识图谱的三层架构。确保图谱数据库的完整性和准确性。

2. 用户需求分析：通过语义分析和自然语言处理技术，对用户的搜索关键词和语义意图进行理解和分析。根据用户的输入和个性化设置，确定用户的预期等待时间和计划支付金额，建立用户的投入模型。

3. 搜索资源匹配：根据用户需求和投入模型，从图谱数据库中检索匹配的资源。通过图谱架构，将用户的搜索关键词与相关的医疗资源进行匹配，筛选出符合用户需求的资源集合。

4. 资源可靠性评估：根据每次搜索的条目数以及每项条目对应资源的熵值计算，评估倾向资源的可靠性。排除虚假信息和失效信息，提供真实可靠的搜索结果。

5. 结果展示和用户反馈：将匹配的搜索结果呈现给用户，并提供反馈机制。用户可以对搜索结果进行评价和反馈意见，系统根据用户反馈进行优化和改进。

6. 进一步搜索提示：根据用户的满意度和需要，系统会根据用户投入模型和资源可靠性评估，提示用户增加投入以继续深入搜索，获取更准确的医疗健康信息。

通过以上实现步骤，基于图谱架构的智能语义搜索方法能够有效地为用户提供准确、全面的医疗健康信息，并根据用户的需求和反馈不断优化搜索结果，提高搜索的准确性和效率，提升用户的搜索体验。

一种容错的基于图谱架构的智能语义搜索方法

本发明是一种容错的基于图谱架构的智能语义搜索方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域，主要用于解决使用搜索引擎过程中面对非确定不保真信息情况下的决策问题。引入数据图谱、信息图谱和知识图谱三层架构，将网络上资源进行组织，根据用户的预等待时间和计划支付金额建立用户的投入模型，通过语义分析理解用户检索信息的倾向性，按照不同倾向搜索的次数根据每个倾向的比重分配用户投入。根据每次搜索的条目数以及每项条目对应资源的熵值计算该倾向资源的可靠性，虚假信息以及失效信息会随着递进搜索的次数被排除，将资源返回给用户后，获取用户反馈，若用户不满意，提示用户增加投入继续递进搜索。