[發明專利]一種基于知識圖譜的關系發現方法

在審

• 申請號: 202010549680.8
• 申請日: 2020-06-16
• 公開（公告）號: CN111782819A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 薛逢源
• 申請（專利權）人: 上海簡答數據科技有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06Q20/40
• 代理公司: 上海大為知衛知識產權代理事務所(普通合伙) 31390
• 代理人: 何銀南

1.一種基于知識圖譜的關系發現方法，其特征在于，包括以下方法步驟：

S100：構建多重關系圖模型；準備關系發現系統，所述關系發現系統包括基于互聯網的大數據中心模塊、數據整理模塊、知識圖譜發現模塊、分布式圖形數據庫模塊、異常賬戶發現模塊，基于互聯網的大數據中心模塊、知識圖譜發現模塊、分布式圖形數據庫模塊、異常賬戶發現模塊都與數據整理模塊相連，分布式圖形數據庫模塊與異常賬戶發現模塊相連；所述異常賬戶發現模塊包括數據清理單元、數據獲取模塊和脫敏處理模塊，根據互聯網的人物實體與屬性實體，以及實體與實體間的關系構建多重關系圖模型，并利用分布式圖形數據庫將圖模型持久化存儲。

S200：判斷是否需要走知識圖譜推理流程；當輸入查詢條件時，系統首先查詢分布式圖形數據庫，若該條件對應的邊完整則轉S500，反之則轉S300，當再次輸入同樣的查詢條件時，則轉S500，這樣極大提高系統的效率；

S300：知識圖譜推理；根據分布式圖形數據庫返回的該查詢條件的知識推理邊的完整程度，在多重圖網絡引擎中分別調用不完整的推理邊對應的知識圖譜推理模塊，在圖模型中搜索查找對應的知識信息；

S400：圖模型定期增量進行更新；根據知識圖譜分析推理流程推理所出的邊，對分布式圖像數據庫的圖模型定期增量進行更新，這樣就使得圖模型的邊越來越豐富和完善；

S500：結束。

2.根據權利要求1所述的一種基于知識圖譜的關系發現方法，其特征在于，所述基于互聯網的大數據中心模塊包括社交網絡的數據中的實體庫、屬性庫、關系庫，這三大數據源的數據共同支撐了整個互聯網的基本知識圖譜。

3.根據權利要求2所述的一種基于知識圖譜的關系發現方法，其特征在于，所述數據整理模塊，根據數據源的數據信息以及互聯網的人物實體與屬性實體，以及實體與實體間的關系來將數據進行整理，形成多重復雜的網絡式關系網。

4.根據權利要求3所述的一種基于知識圖譜的關系發現方法，其特征在于，所述知識圖譜發現模塊是基于多重網絡引擎所產生的多重復雜的網絡式關系網，根據分析發現出具有一定價值的知識圖譜。

5.根據權利要求4所述的一種基于知識圖譜的關系發現方法，其特征在于，所述分布式圖形數據庫模塊由于海量數據經過多重圖網絡引擎所形成的圖形數據，根據挖掘構建知識所產生的新的圖形模式數據與定期增量的圖模型信息。

6.根據權利要求5所述的一種基于知識圖譜的關系發現方法，其特征在于，所述數據清理模塊包括數據清理單元，用于對交易數據進行去重、補全及共指消解處理，數據獲取模塊，用于從數據庫中獲取原始交易數據；脫敏處理模塊，用于對原始交易數據進行數據脫敏處理，得到交易數據。