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龙图腾网获悉昆明市科技型中小企业技术创新基金管理中心(昆明市生产力促进中心)申请的专利一种基于大数据精准检索查询的企业科技成果适配方法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：CN120336546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510757362.3，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于大数据精准检索查询的企业科技成果适配方法是由段顺美;李艳秋;杨代勇;秦叶;张春翠;褚莎;洪扬;和玉聪设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据精准检索查询的企业科技成果适配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据精准检索查询的企业科技成果适配方法，涉及大数据处理与知识图谱技术领域，包括基于标准化多模态特征矩阵，构建企业技术领域知识图谱，采用ApacheFlink流式处理框架实时接收增量技术数据，动态更新图谱节点关系，并通过剪枝算法移除过期节点，输出带时间戳的动态知识图谱；接收用户查询请求，利用所述跨模态嵌入模型提取查询向量，通过动态知识图谱检索Top‑N候选节点列表，结合图谱关系权重计算综合相似度得分，输出排序后的技术成果列表。通过跨模态嵌入模型将多源异构数据映射至统一语义空间，结合动态知识图谱的构建与更新，全面提升了科技成果适配的智能化水平和实际应用效果。

本发明授权一种基于大数据精准检索查询的企业科技成果适配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据精准检索查询的企业科技成果适配方法，其特征在于：包括： 采集企业多源异构数据，并进行预处理，生成标准化多模态企业数据集； 通过跨模态嵌入模型将标准化多模态企业数据集映射至统一语义空间，生成标准化多模态特征矩阵，具体步骤如下： 基于历史标准化多模态企业数据集，构建多模态训练数据集，利用对比损失函数最小化正样本对的嵌入距离，最大化负样本对的嵌入距离，对CLIP模型学习多模态数据的语义对齐进行训练； 基于标准化多模态企业数据集，通过训练后的CLIP模型映射至统一语义空间，并动态调整不同模态的权重比例，组合为标准化多模态特征矩阵； 基于标准化多模态特征矩阵，构建企业技术领域知识图谱，采用ApacheFlink流式处理框架实时接收增量技术数据，动态更新图谱节点关系，并通过剪枝算法移除过期节点，输出带时间戳的动态知识图谱； 所述输出带时间戳的动态知识图谱，具体步骤如下， 通过ApacheFlink实时接入增量技术数据流，解析并提取实体、关系及时间戳，并基于事件时间分配与水位线处理乱序事件，采用动态更新策略聚合时间窗口内的操作，通过异步IO批量写入Neo4j，同时基于节点活跃度标记与业务规则剪枝企业技术领域知识图谱的过期节点，定时执行Cypher删除操作，最终输出带时间戳的动态知识图谱； 接收用户查询请求，利用所述跨模态嵌入模型提取查询向量，通过动态知识图谱检索Top-N候选节点列表，结合图谱关系权重计算综合相似度得分，输出排序后的技术成果列表； 利用排序后的技术成果列表，通过多目标优化算法集成多目标约束生成适配方案，具体步骤如下： 基于排序后的技术成果列表定义技术成熟度约束、商业价值约束、实施成本约束以及政策合规约束，输出多目标约束集合，并通过滑动窗口机制动态调整权重； 基于多目标约束集合和动态权重向量，采用改进型NSGA-III算法从排序后的技术成果列表中选取前M项为初始种群，并在四维目标空间均匀生成参考点集； 采用模拟二进制交叉与多项式变异进行交叉变异操作，生成优化后的种群并进行非支配排序，构建三维决策空间，通过特征贡献分析和关键影响因素可视化，生成优选方案集合； 通过内外双循环优化机制对优选方案集合进行优化，生成适配方案。

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