[發明專利]目標行為挖掘與檢索分析方法、系統、計算機設備及應用

在審

• 申請號: 202010593303.4
• 申請日: 2020-06-26
• 公開（公告）號: CN111930793A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 楊清海;周君會;沈中
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/332;G06F16/36;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安長和專利代理有限公司 61227
• 代理人: 何畏

1.一種目標行為挖掘與檢索分析方法，其特征在于，所述目標行為挖掘與檢索分析方法以知識檢索的形式得到目標行為信息，從時間維度上組織知識，考慮了不同時間段之間知識存在的聯系，將目標的靜態屬性信息和動態知識信息相結合，依據提取出的知識信息對目標行為進行挖掘分析。

2.如權利要求1所述的目標行為挖掘與檢索分析方法，其特征在于，所述目標行為挖掘與檢索分析方法包括：

第一步，在本體和知識組織體系的指導下對原始數據庫進行知識抽取；

第二步，在完成知識抽取后，進行知識融合，加入一定的專家知識和第三方數據庫；

第三步，進行知識校驗，對知識的質量進行評估，使目標知識庫中的信息都是高質量的有用信息；

第四步，將構建完成的知識圖譜采用存儲介質存儲，形成高質量的知識庫，采用查詢引擎、自然交互、語義分析支撐技術，支撐知識檢索、規律分析、知識問答、時敏事件知識應用；

第五步，對形成的知識圖譜以及檢索出的信息進行分析，將目標的靜態屬性信息和動態知識信息相結合。

3.如權利要求2所述的目標行為挖掘與檢索分析方法，其特征在于，所述目標行為挖掘與檢索分析方法的目標行為通過對知識圖譜的檢索得到與目標相關的知識，依據知識對目標進行挖掘分析；

知識檢索框架包括知識獲取與加工、解析與知識檢索兩大階段；

知識獲取與加工階段形成知識圖譜后，用于支撐解析與知識檢索階段，最終獲取到與目標有關的知識信息，依據目標信息對目標行為進行分析；對于知識抽取部分，層級解析實現對指定類型目標相關信息的抽取，字段解析基于jieba分詞和領域詞、輔助詞庫，抽取出特定的實體、關系、屬性，標準化處理是對時間和單位的處理，采用正則表達式匹配的方式進行時間統一，形成一定規模的結構化知識庫；知識存儲部分負責知識的存儲，采用文檔型數據庫MongoDB進行存儲，形成知識庫后，向上層提供服務支撐，對于語義理解部分，用戶輸入檢索語句，同知識抽取處理方法一樣，進行語義分析處理；對于知識檢索部分，采用基于關系模板窮舉的方法進行實體與查詢屬性項之間的對應，依據模板將解析出的字段信息轉換成數據庫查詢語句，最終返回與目標相關的信息，根據查詢出的目標規律信息，依據一定的先驗知識或者規則分析目標的行為。

4.如權利要求2所述的目標行為挖掘與檢索分析方法，其特征在于，所述目標行為挖掘與檢索分析方法采用爬蟲技術爬取信息，同時生成一定數量、一定規則的目標飛行規律數據，作為構建知識圖譜的數據源。

5.如權利要求2所述的目標行為挖掘與檢索分析方法，其特征在于，所述目標行為挖掘與檢索分析方法采用的是jieba分詞工具，實現中文分詞、詞性標注、關鍵詞抽取、獲取詞語位置功能；

利用jieba分詞工具進行詞性標注以及分詞處理，對處理后的數據進行知識抽取，知識抽取面向大量的數據，通過自動化的技術抽取出可用的實體、關系、屬性信息，應根據具體場景特點采用相應的知識抽取技術。

6.如權利要求2所述的目標行為挖掘與檢索分析方法，其特征在于，所述目標行為挖掘與檢索分析方法基于領域詞及輔助詞的知識抽取完成規則的收集并作為構建軍事領域知識的模式與數據格式，依據軍事領域術語和一定規則對軍事領域知識圖譜的實體類型、關系以及屬性進行事先定義形成自定義詞典，形成自定義詞典后，利用構建的自定義詞典進行字段解析，對于時間和單位要進行標準化處理，最終形成目標范疇庫、目標屬性庫、目標地點庫領域詞庫；

采用正則表達式的方式對時間進行標準化處理；

采用文檔型數據庫MongoDB進行存儲，將數據存入MongoDB中，首先與MongoDB建立連接，并創建存儲數據的數據庫文件信息，讀取json文件中的數據，然后進行數據處理，對于處理過的每一行數據用新的變量存儲，將新的變量插入到MongoDB數據庫中；

構建完成的知識圖譜，基于模板匹配的方式實現知識檢索，完成了目標的行為挖掘分析，對用戶輸入的檢索問題進行問題語義分析，將問題表示成結構化形式的檢索語句，在知識圖譜中檢索答案。