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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于图挖掘的调查问卷分析方法、系统、电子设备及介质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：CN115544316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211259191.4，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权基于图挖掘的调查问卷分析方法、系统、电子设备及介质是由关东海;赵智能;袁伟伟;刘航宇设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图挖掘的调查问卷分析方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图挖掘的调查问卷分析方法、系统、电子设备及介质，涉及数据处理领域，包括：获取待分析的调查问卷数据；根据待分析的调查问卷数据，建立调查问卷矩阵；对调查问卷矩阵进行数据清洗，得到评分矩阵；根据评分矩阵，计算不同属性评分之间的相似度，建立核心属性邻接矩阵；以核心属性邻接矩阵中的属性作为网络中的节点，建立核心属性网络；对核心属性网络进行图挖掘，得到最小核心属性网络；根据最小核心属性网络，分析不同核心属性的影响力，得到调查问卷分析结果。本发明能够降低调查问卷中极端数据的影响，提升调查问卷中数据的可解释性。

本发明授权基于图挖掘的调查问卷分析方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图挖掘的调查问卷分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分析的调查问卷数据； 根据所述待分析的调查问卷数据，建立调查问卷矩阵；所述调查问卷矩阵的行向量为同一用户对不同属性的评分；所述调查问卷矩阵的列向量为不同用户对同一属性的评分；所述属性是对调查问卷中题目的描述； 对所述调查问卷矩阵进行数据清洗，得到评分矩阵，具体包括： 应用min—max标准化对所述调查问卷矩阵中的属性的取值范围进行归一化，得到归一化后的调查问卷矩阵； 根据所述归一化后的调查问卷矩阵，对不同的属性进行编码，得到属性编码； 对所述属性编码中的缺失值进行填补，得到填补后的属性编码； 去除所述填补后的属性编码中的离群点和噪声数据，得到评分矩阵； 根据所述评分矩阵，计算不同属性评分之间的相似度，建立核心属性邻接矩阵，具体包括： 根据所述评分矩阵，计算不同属性评分之间的相似度，得到各属性相关系数矩阵； 从所述各属性相关系数矩阵中筛选出满足设定阈值的属性，得到用户核心需求属性； 根据所述用户核心需求属性之间的相似性度，建立核心属性邻接矩阵； 以所述核心属性邻接矩阵中的属性作为网络中的节点，建立核心属性网络； 对所述核心属性网络进行图挖掘，得到最小核心属性网络，具体包括： 递归删除所述核心属性网络中最小度的节点，得到当前核心属性网络； 根据所述当前核心属性网络，更新所述核心属性邻接矩阵，得到更新后的核心属性邻接矩阵； 根据所述更新后的核心属性邻接矩阵，建立更新后的核心属性网络； 当删除所述更新后的核心属性网络中最小度的节点后，所述更新后的核心属性网络为空网络，则所述当前核心属性网络为最小核心属性网络； 根据所述最小核心属性网络，分析不同核心属性的影响力，得到调查问卷分析结果。

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