[发明专利]一种基于关系数据库的移动数据知识图谱自动构建方法

说明书

一种基于关系数据库的移动数据知识图谱自动构建方法，本发明涉及智能数据处理技术领域；由移动数据ER图生成知识图谱的概念级架构：移动数据知识图谱中概念元素的抽取；移动数据知识图谱中关系元素生成；移动数据知识图谱中属性元素生成；称动数据知识图谱中实例元素抽取；知识图谱生成。不仅能从关系数据库自动形成该数据的知识图谱，还能用于移动数据的知识图谱建模，其还可以用于移动数据的知识图谱构建，并用于其它领域的关系数据到知识图谱的转换。

技术领域

本发明涉及智能数据处理技术领域，具体涉及一种基于关系数据库的移动数据知识图谱自动构建方法。

背景技术

大数据在容量、多样性和高增速方面的爆炸式增长考验着现代企业的数据建模、数据存储、数据处理和分析能力。尤其在数据建模方面，如果没有一个健壮的模型，则会使得数据缺乏模型基础，不能充分发挥大数据的作用。更何况目前数据间的关联尤其重要，如果缺乏联系，会形成信息孤岛，使得在对大数据进行处理和分析时，局限于某一小的区域内而不能挖掘出更加有价值的信息。

对于移动公司企业级大数据来说，包含了各省公司、专业公司的数据资源，具体有客户数据，帐户数据等等。这些数据的数据量大且关系较为复杂。通常情况下，这类数据的建模采用关系数据模型，即采用关系数据库，在建模过程中，首先，为了保证数据的完整性，减少不必要的数据冗余，有利于数据库的扩展，要严格遵照数据的范式理论来设计；其次，为了使数据之间关联起来，采用常用的语义数据建模方法，即实体-关系方法，构建出实体-关系图（ER图），但其存在不足之处：一是由于涉及了大量的数据，建模过程极为复杂；二是尽管ER图采用了语义数据建模方法，但是这种建模方式，尤其是所建立后的模型所对应用的数据表量大，并且大量的表和表之间关联，使得数据的存取效率较低，关键是不能形成规则，不能将现有的知识根据已有规则形成新的知识，然后进行推理，从而获得隐含的有价值的信息。

目前对知识进行有效表达的方法是知识图谱。知识图谱是将现实世界是以图形的方式展现概念和概念间的关系，不仅帮助人们认识客观世界，而且也为计算机定义了实现的数据模型，它将复杂的知识表示成网状结构，可以对数据进行复杂查询，可以通过规则从关联的数据中挖掘出隐含的信息，揭示知识以及领域的动态发展规律，为知识以及技术的研究提供切实、有价值的参考。以移动数据为例，将客户数据做成知识图谱，通过规则推理，可以为客户做精准的个性化服务。

在对移动数据分析后发现，该类数据结构化程序较好，并且大部分数据是以关系数据库的形式存储，尽管通过ER图可以其中一些数据关联起来，但是一是因为数据表多，而是表链接过多，使得在查询和数据处理时，效率较低，更为重要的是不能借用规则和推理机制对数据进行深度的知识挖掘，即不能使数据流动起来，不能充分发挥数据的效力。

因此，将关系数据库中的数据自动构建成该类数据的知识图谱，将数据关联起来，便于借用知识图谱中的查询和推理机制对数据进行分析与挖掘。目前，采用关系数据库来表示和存储知识图谱的方法比较多，如将用于知识图谱表示的RDF和OWL语言通过水平、垂直以及混合方式存储到关系数据库中。但是将数据从关系数据库中自动构建知识图谱的方法并没有出现。由于大数据中有大量的数据是关系数据库模型存储，所以将关系数据自动构建知识图谱可以使得知识图谱的数据量增大，更有利于其提供有价值的信息。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种结构简单，设计合理、使用方便的一种基于关系数据库的移动数据知识图谱自动构建方法，不仅能从关系数据库自动形成该数据的知识图谱，还能用于移动数据的知识图谱建模，其还可以用于移动数据的知识图谱构建，并用于其它领域的关系数据到知识图谱的转换。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：它的步骤如下：

1、由移动数据ER图生成知识图谱的概念级架构：

知识图谱的概念级架构指的知识图谱中的内容涉及到抽象概念、关系和属性，是对整个关系数据库中的ER架构到知识图谱架构的映射，包括：