[发明专利]基于知识点连接关系的知识图谱构建方法在审
申请号: | 201710939533.X | 申请日: | 2017-09-30 |
公开(公告)号: | CN107784088A | 公开(公告)日: | 2018-03-09 |
发明(设计)人: | 范亮;崔小龙;朱毅;吴士民;石薇;秦东亮 | 申请(专利权)人: | 杭州博世数据网络有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 杭州慧亮知识产权代理有限公司33259 | 代理人: | 秦晓刚 |
地址: | 310000 浙江省杭州*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 知识点 连接 关系 知识 图谱 构建 方法 | ||
1.基于知识点连接关系的知识图谱构建方法,其特征在于,所述构建方法,包括:
获取代表基本教学知识点的元知识点,以及由至少两个元知识点组成的复合知识点,构建由元知识点和复合知识点构成的知识点数据库;
根据教学需求选取教学知识点,根据教学知识点表征的内容从知识点数据库中选取第一元知识点,以及与第一元知识点存在依赖关系的基础知识点组合;
确定第一元知识点、基础知识点组合中每个元知识点在教学知识点中所占的比重,根据比重确定每个元知识点相对于第一元知识点的路径长度;
根据元知识点相对于第一元知识点的依赖层级以及路径长度,构建知识图谱。
2.根据权利要求1所述的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法,其特征在于,在知识点数据库中存储的元知识点,包括知识点ID、知识点名称、知识点路径、知识点在同层级内的排序信息、版本号、知识点描述信息。
3.根据权利要求2所述的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法,其特征在于,所述构建方法包括:添加元知识点;
具体添加过程为:
获取待添加元知识点,提取待添加元知识点的知识点路径、以及待添加知识点在同层级的排序信息;
根据待添加元知识点的知识点路径获取待添加元知识点在知识点数据库内存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点,按依赖关系将待添加元知识点存储在前置元知识点后、或后置元知识点前;
根据待添加知识点在同层级的排序信息对待添加元知识点在数据库内的信息进行修正,得到修正后的组织关系;
根据修正后的组织关系对知识点数据库内的层级进行更新,完成元知识点的添加。
4.根据权利要求2所述的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法,其特征在于,所述构建方法包括:删除元知识点;
具体删除过程为:
选取待删除元知识点,提取待删除元知识点的知识点路径、以及待删除知识点在同层级的排序信息;
根据待删除元知识点的知识点路径确定与待删除元知识点存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点;
删除待删除元知识点与前置元知识点和/或后置元知识点之间的依赖关系,删除存储在知识点数据库中与待删除元知识点对应的排序信息;
根据待删除知识点在同层级的排序信息对待删除元知识点在数据库内的信息进行修正,得到修正后的组织关系;
根据修正后的组织关系对知识点数据库内的层级进行更新,完成元知识点的删除。
5.根据权利要求2所述的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法,其特征在于,所述构建方法包括:移动元知识点;
具体移动过程为:
获取待移动元知识点,提取待移动元知识点的知识点路径、以及待移动知识点的目的排序信息;
根据待移动元知识点的知识点路径确定与待移动元知识点存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点;
根据待移动知识点的目的排序信息选取待移动元知识点在移动后存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点;
将待移动知识点的知识点路径更换为移动后存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点;
根据待移动知识点在同层级的排序信息对待移动元知识点在数据库内的信息进行修正,得到修正后的组织关系;
根据修正后的组织关系对知识点数据库内的层级进行更新,完成元知识点的移动。
6.根据权利要求1至5所述的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法,其特征在于,对所述知识点数据库的操作,还包括:
在数据库中找到创建的元知识点,创建单个节点,create(p1:KP{name:"p1",tag_id:7}),其中p1为元知识点实体,name为其名称属性,“p1”为名称属性的值,tag_id为其编码属性,7为其编码属性的值;然后程序检测这两个知识点是否符合约束规则。
7.根据权利要求6所述的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法,其特征在于,所述约束规则包括:
知识点本身不能和本身建立组织关系;
添加了该知识点后,不会存在由组织关系隐含的依赖关系所引起的回路,即添加了知识点A依赖知识点B后,由于知识点A的父知识点为C隐含了知识点C依赖知识点A,且存在知识点B依赖知识点C的情况;
只存储一级组织关系,即知识点A的父知识点是B,知识点B的父知识点为C,则A、C之间的组织关系通过传递关系计算得出,而不需要存储;如果符合约束规则在数据库中找到两个相邻的知识点,创建知识点的组织关系,match(p1:KP{name:'A'}),(p2:KP{name:'B'})create(p1)-[:cr]->(p2),针对实体p1和p2创建组织关系cr为p1包含p2;组织关系创建完成后,更新组织比重、同步组织树、根据层级深度获取图谱;按照上述创建单个节点和组织关系的方法,依次递归创建所有知识点及其关系,形成完整的知识图谱。
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