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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于贝叶斯网络与神经网络的规则组件推荐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：CN120447889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510958822.9，技术领域涉及：G06F8/36；该发明授权一种基于贝叶斯网络与神经网络的规则组件推荐方法是由张百达;陈睿;芦海涛;周亚曦;何忠毓;晏小静设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯网络与神经网络的规则组件推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯网络与神经网络的规则组件推荐方法，包括以下步骤：S1.历史规则数据拆分：解析历史规则数据，将每条历史规则数据分别拆分为组件序列；S2.贝叶斯网络构建：结合数据挖掘算法、基于组件关系的知识图谱、频率分析算法SFPTree以及基于Noisy‑OR模型，构建贝叶斯网络；S3.神经网络训练与构建：通过数据增强技术，扩展训练数据集，使用基于LSTM单元的循环神经网络作为整体框架；S4.推荐结果融合：分别采用贝叶斯网络算法和神经网络算法进行推荐获得推荐结果，基于用户所采纳的推荐结果对应的推荐算法的频率融合贝叶斯网络和神经网络的推荐结果。

本发明授权一种基于贝叶斯网络与神经网络的规则组件推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯网络与神经网络的规则组件推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.历史规则数据拆分：解析历史规则数据，将每条历史规则数据分别拆分为历史组件序列保存于组件序列数据库中；针对历史组件序列分别提取组件之间的单向连接关系来构成组件知识图谱；使用频率分析算法SFPTree从历史序列组件中获取频繁项集，针对频繁项集挖掘关联规则，并对应得到关联规则的置信度； S2.贝叶斯网络构建： S21.根据待推荐组件的上下文信息动态地从组件知识图谱中选择相关组件及组件之间的单向连接关系，来构成有向无环图来作为贝叶斯子网络； S22.基于贝叶斯子网络中的节点间的关系，获取具有父节点的各子节点，针对每个子节点分别获取条件概率表，其中，基于S1得到的关联规则的置信度使用Noisy-OR模型获取各子节点的条件概率表，基于条件概率表和贝叶斯子网络构成贝叶斯网络；其中，使用Noisy-OR模型获取各子节点的条件概率表的具体方法为： 将任意一个子节点记作，其父节点集合记作，并设定的父节点之间无任何依赖关系： ； ； 式中，指的第n个父节点，表示父节点集合中状态为1的节点集合，其中，若当前节点不出现，则将其节点状态记为0，出现则记为1，；为先验概率，由统计的边缘概率近似得到；边缘概率是支持度计数与事务集总数的比率，则： ； 根据当前贝叶斯子图中关联规则的置信度，分别得到在任意一个父节点状态为1作为前项的情况下，其子节点状态为1的概率，记作，根据和Noisy-OR模型计算得到的概率得到各个节点状态下对应的条件概率，整理得到条件概率表； S23.基于贝叶斯公式和条件概率表，计算待推荐组件的推荐概率，并按照推荐概率的大小进行推送； S3.神经网络训练与构建：通过数据增强来扩展训练数据集，使用基于LSTM单元的循环神经网络作为整体框架； S4.推荐结果融合：分别采用贝叶斯网络算法和神经网络算法进行推荐获得推荐结果，基于用户所采纳的推荐结果对应的推荐算法的频率融合贝叶斯网络和神经网络的推荐结果。

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