《基于图谱的搜索优化方法，提升资源搜索效率！》

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

标题：基于图谱的搜索优化方法，提升资源搜索效率！

摘要：本发明是一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。主要针对以数据、信息和知识形态存储的资源进行搜索，通过对数据图谱、信息图谱和知识图谱的概念表示，计算在不同层次图谱上搜索资源的效率和代价。通过参数化搜索过程，衡量每一步搜索的代价和资源的相对有效性，使用户在最少代价下获得高效和准确的资源，从而提高搜索效率。

创新亮点：

1. 图谱综合利用：本发明综合应用数据图谱、信息图谱和知识图谱的概念表示，充分利用各种图谱的优势，提供多维度的资源搜索优化。

2. 资源搜索效率计算：通过计算在不同层次图谱上搜索资源时的效率和代价，精确评估搜索过程中每一步的影响力和开销，为用户提供最佳的搜索策略。

3. 参数化搜索过程：通过参数化搜索过程，灵活调整搜索策略的权重和优先级，使用户能够根据自身需求和偏好进行个性化的资源搜索。

4. 最小代价获得有效资源：本发明旨在让用户以最小的代价获得相对有效和准确的资源，节省时间和资源开销。

该搜索优化方法在分布式计算和软件工程学技术交叉领域具有广泛应用前景。通过有效利用数据图谱、信息图谱和知识图谱的特点，提高资源搜索的效率和准确性，为用户提供高效的搜索体验。

典型案例：

一个研究人员需要从庞大的知识库中搜索相关的知识资源。通过应用本发明提出的基于图谱的搜索优化方法，他能够针对不同层次图谱进行搜索，根据每一步的搜索代价和资源的相对有效性进行决策。通过参数化搜索过程，他能够根据自身需求调整搜索策略，快速获得高质量的知识资源，提高研究效率。

如果您想了解更多关于本发明的信息，请查阅专利申请号：CN201710488750.1。我们致力于优化资源搜索体验，为您提供高效准确的搜索服务！

一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法

本发明是一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法，并给出了数据图谱、信息图谱和知识图谱的概念表示，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。主要用于通过数据图谱、信息图谱和知识图谱对以数据、信息和知识形态存储的资源进行搜索，计算在不同层次图谱上搜索资源时的效率和所要花费的代价。通过对搜索过程进行参数化，衡量在数据图谱、信息图谱和知识图谱上搜索资源的效率和每一步搜索的代价，使用户花费最少代价而能获得相对有效和准确的资源，提高搜索效率。