基于关系图谱的汽车检具案例检索

摘要

针对传统检索方法检索准确率低问题,从汽车检具设计案例的实际问题出发,提出基于关系图谱的汽车检具案例检索方法.将检索结果和检索信息对应产生的关系图谱和贝叶斯算法引入计算之中,在传统检索过程上添加了反馈流程,将传统的"信息"检索转变为"信息"与"结果反馈"相结合的检索方式,提高汽车检具案例检索的准确率.最后对汽车前保险杠检具模型进行多次检索实验,将传统检索结果与基于关系图谱的检索结果进行对比,基于关系图谱检索方法比传统检索方法在相似度值上平均高出13.7％,正确率平均高出8％且检索结果稳定而传统检索方法随检索次数增多逐步下降,随机性较大.通过对比正确率值和相似度值验证了该方法的可行性和有效性.