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龙图腾网获悉中路高科交通检测检验认证有限公司申请的专利公路标准关系构建、查询方法、设备、介质及程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120086356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510579607.8，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权公路标准关系构建、查询方法、设备、介质及程序产品是由夏于;陈英昊;常扣扣;柳旭;赵雪枫;刘入瑞;李法雄;刘诚;芶双科;王方宇;孙宇帆设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本公路标准关系构建、查询方法、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了公路标准关系构建、查询方法、设备、介质及程序产品，方法包括：对多模态公路标准数据进行多维语义分析，得到公路标准条目对应的多维特征向量，计算条目间的多维编辑距离，得到公路标准条目序列间的相似度矩阵，再根据相似度矩阵，以各个公路标准条目为节点，构建动态关联网络，对动态关联网络中的节点进行聚类，得到动态关联网络对应的簇结构，最后根据动态关联网络中各节点对应的动态演化特性，对动态关联网络和簇结构进行动态优化处理。本发明实施例实现了对多模态公路标准数据的多维语义表达，通过多维编辑距离构建动态关联网络，实现了公路标准条目间的精准关联与动态更新，从而有效提高公路标准数据管理效率与用户查询体验。

本发明授权公路标准关系构建、查询方法、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种公路标准关系构建方法，其特征在于，所述方法包括： 对多模态公路标准数据进行多维语义分析，得到公路标准条目对应的多维特征向量； 根据所述多维特征向量，计算公路标准条目间的多维编辑距离，得到公路标准条目序列间的相似度矩阵，包括： 基于公路标准条目集，生成待比较的第一公路标准条目序列和第二公路标准条目序列； 若所述第一公路标准条目序列缺失与所述第二公路标准条目序列对应的待比较条目，则基于预设插入代价函数，将所述第二公路标准条目序列中的待比较条目插入所述第一公路标准条目序列对应位置； 若所述第二公路标准条目序列缺失与所述第一公路标准条目序列对应的待比较条目，则基于预设删除代价函数，将所述第一公路标准条目序列中无对应条目的待比较条目删除； 若所述第一公路标准条目序列与所述第二公路标准条目序列之间存在相互对应的第一待比较条目和第二待比较条目，则根据所述第一待比较条目和所述第二待比较条目对应的多维特征向量，分别计算所述第一待比较条目和所述第二待比较条目之间的文本维度距离、图像维度距离、公式维度距离以及版本与引用信息维度距离； 根据所述文本维度距离、所述图像维度距离、公式维度距离以及版本与引用信息维度距离，得到条目多维编辑距离； 根据所述第一公路标准条目序列与所述第二公路标准条目序列间的条目多维编辑距离，生成多维编辑距离矩阵D，所述多维编辑距离矩阵D中的元素表示第一公路标准条目序列中前i个条目与第二公路标准条目序列中前j个条目的最小多维编辑距离； 将所述多维编辑距离矩阵中多维编辑距离转换为预设范围内的相似度得分，得到所述第一公路标准条目序列与所述第二公路标准条目序列间的相似度矩阵； 根据所述公路标准条目序列间的相似度矩阵，以各个公路标准条目为节点，利用节点对之间的相似度建立节点之间的关联边，构建动态关联网络，包括： 创建图结构，所述图结构包括节点集和边集，所述节点集对应所有公路标准条目； 基于所述相似度矩阵，判断节点对之间的相似度得分是否大于预设相似度阈值； 若节点对之间的相似度得分小于或等于预设相似度阈值，则节点对之间的第一边权重为零，不在该节点对之间建立关联边； 若节点对之间的相似度得分大于所述预设相似度阈值，则根据节点对之间的相似度得分，得到节点对对应的第一边权重； 判断所述节点对之间是否存在版本继承或强制性引用； 若所述节点对之间存在版本继承或强制性引用，则根据引力系数和所述第一边权重，得到第二边权重，所述引力系数根据引用强度和同源标准版本差异度因素自适应调整； 若所述节点对之间不存在版本继承或强制性引用，则将第一边权重作为第二边权重； 为所述节点对在所述边集中建立关联边，将所述第二边权重存储于所述关联边的权重字段，最终得到带权重的动态关联网络； 对所述动态关联网络中的节点进行聚类，得到动态关联网络对应的簇结构； 根据所述动态关联网络中各节点对应的公路标准条目的动态演化特性，对所述动态关联网络和所述簇结构进行动态优化处理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中路高科交通检测检验认证有限公司，其通讯地址为：100000 北京市海淀区西土城路8号112号楼一层113、115室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。