[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

本發明屬于目標行為信息處理技術領域，公開了一種目標行為挖掘與檢索分析方法、系統、計算機設備及應用，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。本發明采用知識圖譜技術，解決了傳統的信息系統無法有效地對知識進行分析、組織和利用的問題；以知識檢索的形式得到目標行為信息。該架構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，實現了對知識的有效組織和充分利用。

技術領域

本發明屬于目標行為信息處理技術領域，尤其涉及一種目標行為挖掘與檢索分析方法、系統、計算機設備及應用。

背景技術

目前，最接近的現有技術：隨著大數據時代的發展，大量的數據涌入網絡中，由于數據量大、數據種類多、數據傳輸效率高、數據價值高等因素的影響，往往會造成知識的分析、組織和利用無法有效進行。因此，需要一種可以對大量知識進行有效組織和利用的方法，來解決這一問題，使得更好地管理、組織、理解大量的信息，挖掘出信息之間隱藏的知識。目標行為挖掘與檢索分析作為空中智能系統的一種有價值的決策信息，越來越受到人們的廣泛關注。在空中智能系統中，行為分析的結果可以輔助研究人員進行意圖識別和態勢評估，從而對戰場情況全方位掌控。目標行為分析就是對大量的、多種類型的數據進行有效地組織和利用，從而形成一定的知識理解。

現有技術一采用模糊神經網絡的方法將目標屬性構建成訓練樣本，從而完成行為分析，但是這種方法存在訓練時間長且準確率較低的問題；現有技術二對目標瞄準線角度、目標類型、姿態信息和位置等信息，采用多特征融合的方式對目標屬性信息進行確定，但融合過程中容易出錯，造成準確率較低。在如今互聯網極為發展的信息時代，上述方法都存在數據形式單一、信息不足的局限性，因而無法全面的對目標行為分析。知識圖譜的出現解決了傳統系統無法對知識充分組織和利用的問題，在眾多領域取得了成功?，F有技術三提出一種BiLSTM-CRF的知識抽取方法，對美國軍事網涉及到的信息數據進行知識抽取，形成知識庫，由此關聯到和目標有關的行為信息；現有技術四利用百科知識構建軍事領域知識圖譜，并實現了基于軍事裝備領域的知識問答。該技術通過網絡爬蟲不斷獲取原始百科數據，利用高質量的百科知識對知識圖譜構建過程中的知識抽取、知識融合、知識圖譜的儲存與更新等關鍵技術進行研究，并在已構建的知識圖譜基礎上實現了軍事裝備領域的知識問答，有效利用了網頁中的零散軍事裝備數據，實現了軍事裝備知識圖譜的構建。

如今是大數據的時代，極為豐富的海量信息流入到網絡系統中，如何從這些信息中抽取出有價值的知識，從而形成對知識的充分組織和利用，是一個充滿挑戰的問題，傳統的信息系統對于知識的分析、組織和利用顯得力不從心，知識圖譜的出現使這些問題迎刃而解。目前大部分知識圖譜僅僅刻畫了目標的靜態知識信息，而實際情況中，知識往往具有兩種特性，第一，知識往往帶有時間標簽；第二，時間靠前的知識可能會對時間靠后的知識產生影響。知識的組織、展示與搜索，是知識圖譜功能的主要體現，豐富準確的數據是構建知識圖譜的重要條件，目標行為信息含有豐富的時間信息，傳統的知識圖譜都是僅僅利用了目標的靜態知識信息，對目標的動態行為信息缺乏組織和利用，不能對不同層次和粒度的抽象概念進行描述，造成目標行為挖掘分析的結果不直觀、不易分析等。

通過上述分析，現有技術存在的問題及缺陷為：傳統的知識圖譜都是僅僅利用了目標的靜態知識信息，對目標的動態行為信息缺乏組織和利用，對目標行為挖掘分析的結果造成影響。

解決以上問題及缺陷的難度為：在極為豐富的海量信息流入到網絡系統的情況下，如何對大量的知識進行有效利用；當所抽取的信息具有多樣性時，如何提高知識抽取的準確性；當含有動態信息時，如何全面的分析目標的行為；