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Hierarchical data searching using tensor searching, fuzzy searching, and Bayesian networks

机译:使用张量搜索,模糊搜索和贝叶斯网络进行分层数据

摘要

Methods and systems for performing a search over hierarchical data are provided. The method may be performed by a server comprising a processor and memory. The method includes receiving a query string from a user device. The query string is searched for via a tensor search of a graph structure to determine node tensor distance score for each node in the graph structure. The query string is searched for via a fuzzy search of the graph structure to determine node fuzzy distance score for each node in the graph structure. Nodes with relevant scores are determined by updating a Bayesian network representation with evidence based on the node tensor distance scores and the node fuzzy distance scores of each node. Relevant data from the nodes is sent with relevant scores to the user device.
机译:提供了用于在分层数据进行搜索的方法和系统。 该方法可以由包括处理器和存储器的服务器执行。 该方法包括从用户设备接收查询字符串。 通过图形结构的Tensor搜索搜索查询字符串,以确定图形结构中每个节点的节点张量距离分数。 通过模糊搜索图形结构搜索查询字符串,以确定图形结构中每个节点的节点模糊距离分数。 具有相关分数的节点是通过利用基于节点张量距离分数的证据和每个节点的节点模糊距离分数来更新贝叶斯网络表示来确定。 来自节点的相关数据与用户设备的相关分数发送。

著录项

  • 公开/公告号US11100122B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 AETNA INC.;

    申请/专利号US201916589878

  • 发明设计人 DANIEL CARROLL;

    申请日2019-10-01

  • 分类号G06F16/2457;G06F16/2458;G06F16/901;G06N7;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 20:44:40

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