[发明专利]一种用于公共安全领域大数据知识图谱的自动化构建方法

权利要求书

1.一种用于公共安全领域大数据知识图谱的自动化构建方法，其特征在于,其实现过程包括：

步骤一，根据公共安全所涉及领域建立标准体系，确保多源异构数据的融汇贯通和深度智能挖掘有章可循；

步骤二，建立公共安全领域实体映射库Entity-Mapping，将实体的主要属性存储到文件存储数据库，将数据推送至内存存储数据库，进行碎片实体自动化串联；

步骤三，将数据抽象成实体、关系、事件三大类，构建公共安全领域知识图谱：

1)通过知识建模工具对公共安全领域所有数据资源进行数据地图分类展示，通过人机协同模式进行语料标注不同数据资源对应数据的实体类型，根据数据元标准自动化标准不同实体的关联规则和标签规则，通过数据地图自动显示不同实体之间的关联关系；

2)依托机器学习和深度学习服务进行文本深度挖掘，提取出结构化的实体、属性以及实体间的关系、事件，并在此基础上形成本体化的知识表达；

3)对多源知识进行实体融合，消除矛盾和歧义，解决同名实体产生歧义的问题，完成公共安全领域知识图谱的构建。

2.根据权利要求1所述的一种用于公共安全领域大数据知识图谱的自动化构建方法，其特征在于，其实现过程还包括：

通过权威度、冗余度、多样性、一致性进行知识验证，判断新知识是否正确；

多次验证，通过对图谱密度、中心性特征、孤立节点和比例、属性填充率完成知识图谱的质量管控。

3.根据权利要求2所述的一种用于公共安全领域大数据知识图谱的自动化构建方法，其特征在于，通过自生长优化、应用反馈优化、业务分析人员反馈优化三种数据优化方式对构建的公共安全领域知识图谱进行优化，提升构建公共安全领域知识图谱的完整性；其中，自生长优化主要采用数据挖掘分类算法对实体进行分析，对实体的属性、关联、标签进行自动关联。

4.根据权利要求1或2或3所述的一种用于公共安全领域大数据知识图谱的自动化构建方法，其特征在于，其实现过程还包括：

通过公共安全领域知识图谱的建模数据、公共安全领域实体映射库的数据、用户搜索行为数据，通过变长命令序列检测模型分析用户搜索意图，根据用户搜索行为数据建立序列，定义一个集合C＝{l(1)l(2)…l(n)},在样本序列库建立映射，明确n确定的情况下，C的取值不同范围，进而完成公共安全领域搜索意图解析器的构建。

5.根据权利要求4所述的一种用于公共安全领域大数据知识图谱的自动化构建方法，其特征在于，步骤三还包括如下操作内容：

构建公共安全领域知识图谱的可视化展现页面，可以进行实体、事件、关键词的检索，同时支持对图谱进行智能挖掘分析，分析实体关联关系和路径之间的连接度。

6.根据权利要求1所述的一种用于公共安全领域大数据知识图谱的自动化构建方法，其特征在于，在步骤一中，所述公共安全涉及元数据规范、数据元标准、本体模型、数据分级分类规范、标签分类体系、知识存储、图谱交换与共享规范七部分，对每部分分别建立标准体系。

7.根据权利要求1所述的一种用于公共安全领域大数据知识图谱的自动化构建方法，其特征在于，在步骤二中，通过MongoDB、Redis建立公共安全领域实体映射库Entity-Mapping，将实体的主要属性通过Entity-Mapping引擎存储到MongoDB数据库中，同时为了提升分析效率，将数据推送Redis中缓存，实现碎片实体自动化串联。

8.根据权利要求1所述的一种用于公共安全领域大数据知识图谱的自动化构建方法，其特征在于，在步骤三中，基于实体-链接二维理论，将现实中的人、案、物抽象为实体表示为图标，实体之间的关系抽象为链接表示为连线，基于机器学习和实体识别技术，从公共安全领域的基础数据库和专题数据库中提取各类实体，基于图数据库技术将实体之间的关联关系以知识图谱的形式进行保存。