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随着科技数据量的不断増长，各科技部门积累了大量科技项目的科技管理数据。对于大量结构化数据，需要针对分散数据进行整理、分析，最终按需求提供数据查询与抽取服务。由于在关系数据库中关联关系的分析效果不佳，为了提髙分析效率，文中引入了关系图谱进行数据处理。首先，提出了一种基于词频的实体搜索与定位算法来提取实体和关系，并构建关系图谱;其次，对关系图谱进行分析，提出了一种基于改进 Fp-growth的图数据频繁项挖掘算法;然后，设计了基于图数据的数据筛选流程，进行数据的筛选、分析，并定义评分矩阵，对待筛选数据情况进行评价，最终給岀分析意见，且数据筛选的评价标准可以进行自定义;最后，结合构建的关系图谱，将算法进行了实际应用，并将其封装为服务。实验结果表明，提出的基于改进FPgrowth的频繁项挖掘算法相比传统FP- growth算法在时间上有10%~12%的提升，数据筛选过程的准确率达到97%左右。
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