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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种标签及标签实例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：CN115203338B 。

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：202210723240.9，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权一种标签及标签实例推荐方法是由张骁雄;周晓磊;严浩;范强;王芳潇;江春设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种标签及标签实例推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种标签及标签实例推荐方法，属于计算机数据处理技术领域。针对海量试验数据标签管理及标签管理智能化的问题，本发明提出一种标签及标签实例推荐方法。该方法主要包括：采集结构化、非结构化数据以及半结构化数据，根据试验数据类型，构建本体概念，形成标签库；接着，对图像、文本、音频、视频、纸质等多模态数据采用不同方法进行装备实体以及实体关系抽取，构建标签实例库；利用规则映射和自然语言处理等方法对标签与标签实例进行关系映射；最后，挖掘用户个人信息以及使用标签信息，结合个人信息以及标签信息，形成基于标签及标签实例的智能推荐。

本发明授权一种标签及标签实例推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种标签及标签实例推荐方法,其特征在于，包括以下步骤： 步骤SS1：标签本体概念构建，包括：采集试验的结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据，根据试验数据类型，构建本体概念，形成标签库； 步骤SS2：标签实体特征提取，包括：对多模态数据采用不同方法进行装备实体以及实体关系抽取，构建标签实例库，所述多模态数据包括图像数据、文本数据、音频数据、视频数据和纸质数据； 步骤SS3：标签与标签实例映射，包括：利用规则映射和自然语言处理方法对标签与标签实例进行关系映射； 步骤SS4：生成基于用户信息的标签及标签实例推荐，包括：挖掘用户个人信息以及使用标签信息，结合个人信息以及标签信息，形成基于标签及标签实例的智能推荐；所述步骤SS4包括：通过提取到的用户信息，所述用户信息包括用户所属组织、级别、所属任务、负责的资源、用户使用习惯以及最近一次使用标签信息，提取用户信息的特征表示，与提取到的标签实体特征表示进行融合，经过融合注意力机制得到用户特征和标签实体特征的融合，训练网络模型，推荐与用户相关的标签，通过标签库查询技术推荐标签实例的相关信息，并可视化展示。

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国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市秦淮区后标营18号；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”。