[发明专利]一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法有效
申请号: | 201810686201.X | 申请日: | 2018-06-28 |
公开(公告)号: | CN108921295B | 公开(公告)日: | 2021-08-10 |
发明(设计)人: | 李文波;王海雷;吴雪莲;王昌君 | 申请(专利权)人: | 合肥中科加点智能科技有限公司 |
主分类号: | G06N5/02 | 分类号: | G06N5/02 |
代理公司: | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人: | 张祥骞 |
地址: | 安徽省合肥市习友路*** | 国省代码: | 安徽;34 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 知识 图谱 技术 突发事件 应急 决策 模型 构建 方法 | ||
1.一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法,其特征在于,包括以下步骤:
11)构建突发事件应急决策知识本体模型,将应急决策知识分为事件本体、任务本体、对象本体,针对不同本体从高层至低层建立语义层次,层次之间用关系建立联系;
12)建立突发事件应急决策知识图谱结构,将突发事件应急决策知识图谱的结构分为两大类,一类为概念层级关系、另一类为实体关系,概念层级关系表示的是突发事件应急决策知识本体概念层级结构,实体关系表示突发事件应急知识中实体及其之间的关系,以此建立突发事件应急决策知识图谱KG的基本结构;
13)建立突发事件应急决策知识本体模型与知识图谱结构的映射匹配机制,把突发事件应急决策知识本体模型的概念层级结构当作树,顶层概念为根节点,多层子概念为孩子节点,概念最底层的实例为叶节点,将概念树结构完整的映射到知识图谱中,生成知识图谱的概念层次关系图,形成基于知识图谱的突发事件应急决策模型;所述的建立突发事件应急决策知识本体模型与知识图谱结构的映射匹配机制包括以下步骤:
131)将突发事件应急决策知识本体模型按概念语义层次转化为树形结构,其中,顶层概念语义为根节点,多层子概念语义为孩子节点,概念语义最底层的实例为叶节点;
132)将突发事件应急决策知识本体模型的树形结构完整映射到突发事件应急决策知识图谱中,
顶层概念语义和多层子概念语义映射到突发事件应急决策知识图谱KG的概念关系图上,
概念语义最底层的实例映射到突发事件应急决策知识图谱KG的实体关系图GE上;
133)映射结束后,形成基于知识图谱的突发事件应急决策模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法,其特征在于,所述的构建突发事件应急决策知识本体模型包括以下步骤:
21)将应急决策知识分为事件本体、任务本体和对象本体,其中,事件本体指应急事件,任务本体指应急事件所要解决的关键问题,对象本体指应急事件的执行个体;
22)针对事件本体建立语义层次,层次之间用关系建立联系;
23)针对任务本体建立语义层次,层次之间用关系建立联系;
24)针对对象本体建立语义层次,层次之间用关系建立联系。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法,其特征在于,所述的建立突发事件应急决策知识图谱结构包括以下步骤:
31)将突发事件应急决策知识图谱的结构分为两大类,一类为概念层级关系、另一类为实体关系,概念层级关系表示的是突发事件应急决策知识本体概念层级结构,实体关系表示突发事件应急知识中实体及其之间的关系;
32)设定突发事件应急决策知识图谱KG的基本结构由概念层次关系图GM和实体关系图GE组成,其表达式如下:
KG=GM,GE;
概念层次关系图GM=CM,RM,CM表示图中概念节点,RM表示由多条边连接的两个概念之间的关系边,
实体关系图GE=EE,RE,EE表示图中突发事件应急决策知识实体节点,RE表示由多条边连接的两个突发事件应急决策知识实体之间的关系边;
33)设定突发事件应急决策知识图谱KG的图结构由节点集合和边集合构成,节点表示突发事件应急决策知识中的各种概念及实体;边表示概念、实体间的关联,用来连接两个概念或实体,其表达式如下:
KG={N,R},
其中,N表示节点集合,N∈(CM∪EE);
R表示边集合,R={T,D,G},R∈(RM∪RE);
T表示关系类型集合,D表示关系方向集合,G表示三元组集合;
使用三元组(node_A,relation,node_B)表达语义关系,node_A与node_B表示节点、概念或实体,方向是node_A指向node_B,relation表示语义关系,每个三元组表示一个突发事件应急决策事实。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于合肥中科加点智能科技有限公司,未经合肥中科加点智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810686201.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。