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龙图腾网获悉上海新建设工程咨询有限公司申请的专利一种造价数据库的智能搭建方法及系统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：CN121051223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511598646.9，技术领域涉及：G06F16/3331；该发明授权一种造价数据库的智能搭建方法及系统是由严德华设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种造价数据库的智能搭建方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种造价数据库的智能搭建方法及系统，涉及数据处理，包括：获取多个带有信息标签的造价数据；将造价数据输入预训练的工程造价领域语言模型，生成每条造价数据的语义向量；采用模糊聚类算法对语义向量进行聚类分析，得到K个聚类中心，每个聚类中心在语义向量空间中对应一个中心向量，并计算每条造价数据的语义向量对各个聚类中心的隶属度值；根据聚类结果和隶属度值，构建多路径索引的造价数据库；针对现有技术中存在的造价数据具有多维度、交叉属性特征，传统树状分类体系无法准确表达其多重归属关系的问题，本申请基于模糊聚类的多重归属分析和多路径索引构建，突破传统刚性分类约束。

本发明授权一种造价数据库的智能搭建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种造价数据库的智能搭建方法，其特征在于，包括： S1，获取多个带有信息标签的造价数据； S2，将造价数据输入预训练的工程造价领域语言模型，生成每条造价数据的语义向量； S3，采用模糊聚类算法对语义向量进行聚类分析，得到K个聚类中心，每个聚类中心在语义向量空间中对应一个中心向量，并计算每条造价数据的语义向量对各个聚类中心的隶属度值； S4，根据聚类结果和隶属度值，构建多路径索引的造价数据库； S5，接收用户的查询请求，将查询请求输入步骤S2的工程造价领域语言模型，转换为查询语义向量；计算查询语义向量与步骤S4构建的造价数据库中存储的造价数据的语义向量之间的相似度，按相似度从高到低返回造价数据； S3，采用模糊聚类算法对语义向量进行聚类分析，得到K个聚类中心，每个聚类中心在语义向量空间中对应一个中心向量，并计算每条造价数据的语义向量对各个聚类中心的隶属度值，包括： 初始化K个聚类中心的中心向量，中心向量的维度与步骤S2生成的语义向量的维度相同； 计算每条造价数据的语义向量与各个聚类中心的中心向量之间的欧氏距离； 计算每条造价数据的语义向量的局部密度值； 根据欧氏距离和局部密度值，计算每条造价数据的语义向量对各个聚类中心的修正隶属度； 根据修正隶属度，更新各个聚类中心的中心向量； 迭代更新中心向量，直至各个聚类中心的中心向量变化量小于预设阈值，或达到预设最大迭代次数； 计算每条造价数据的语义向量的局部密度值，包括： 对于第j条造价数据的语义向量，计算该语义向量与所有其他造价数据的语义向量之间的欧氏距离，得到距离集合； 从距离集合中筛选出小于预设邻域半径r的距离，统计距离数量，记为邻域数据量； 计算第j条造价数据的局部密度值，计算公式为： ；其中，N为造价数据总数； 根据欧氏距离和局部密度值，计算每条造价数据的语义向量对各个聚类中心的修正隶属度，包括： 基于欧氏距离，计算第j条造价数据的语义向量对第i个聚类中心的初始隶属度值，计算公式为： ；其中，为第j条造价数据的语义向量与第i个聚类中心的中心向量之间的欧氏距离，为第j条造价数据的语义向量与第k个聚类中心的中心向量之间的欧氏距离，K为聚类中心总数，m为模糊系数； 基于第j条造价数据的局部密度值，计算密度修正因子，计算公式为： ；其中，α为密度影响系数，取值范围为0.1至0.5； 计算修正隶属度值： ； S4，根据聚类结果和隶属度值，构建多路径索引的造价数据库，包括： 根据步骤S3得到的K个聚类中心，为每个聚类中心创建一个聚类索引分支，聚类索引分支用于存储属于相应聚类中心的造价数据的索引信息； 对于每条造价数据，根据相应造价数据的语义向量对各个聚类中心的修正隶属度值，筛选出修正隶属度值大于预设阈值的聚类中心，得到对应造价数据的关联聚类中心集合； 将造价数据的索引信息添加至关联聚类中心集合中每个聚类中心对应的聚类索引分支中，以实现相应造价数据在多个聚类索引分支中的多路径索引； 在每个聚类索引分支中，存储造价数据的标识ID、造价数据的语义向量、造价数据对相应聚类中心的修正隶属度值、以及造价数据的信息标签； 对每个聚类索引分支的造价数据，按照修正隶属度值进行排序，其中，修正隶属度值越高的造价数据在对应聚类索引分支中的优先级越高； 建立聚类中心向量索引表，存储K个聚类中心的中心向量及对应的聚类索引分支的访问路径。

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