[发明专利]基于知识图谱的地点检索方法、设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种基于知识图谱的地点检索方法，其特征在于：包括建立索引方法和查询方法，

所述建立索引方法，包括以下步骤：

(1)在RDF图中以地点实体为根进行广度优先搜索，将该地点实体与其他节点的最短距离存储为语义距离索引；

所述语义距离索引的建立具体包括：RDF图中任意两点最短距离记为d_G(s,t)，假设G＝(V,E)是一个包含顶点集合V和边集合E的图，任意两节点的距离d_G(s,t)满足如下三角不等式：

式中，v表示地点实体；s、t均为任意实体节点；

以地点实体为根进行广度优先搜索，将该地点实体与其他实体节点的最短距离存储为键值对的形式，称为标记D(v)；即对于每一个地点实体v，标记D(v)为一个节点对(u,δ_uv)集合，其中u为任意实体节点，δ_uv表示节点u到节点v的最短距离d_G(u,v)；

(2)根据空间特性将整个数据空间进行迭代划分为若干个区域，对区域进行编码构建线性四叉树索引，并在所述四叉树的叶子结点中存储对应区域内的地点实体的语义距离索引信息；

所述查询方法，包括以下步骤：

(1)用户输入关键词集合以及用户位置坐标；

(2)在RDF图中找到关键词集合所对应的实体节点集合；

(3)根据用户位置坐标从顶向下查询所述的线性四叉树索引，得到叶子结点；

(4)根据步骤(2)中所述的实体节点集合，在所述叶子结点存储的语义距离索引信息中查询并计算该区域地点实体与所述实体节点的语义距离；

(5)计算用户位置坐标与当前查询的地点实体的空间坐标的空间距离；

(6)根据所述的语义距离和空间距离计算得分；

(7)自底向上查询所述的线性四叉树索引，根据节点上的语义距离索引信息计算地点实体的语义距离，重复步骤(5)、(6)得到每个地点实体的得分，直到查询到线性四叉树索引的根节点为止；

(8)对查询到的结果进行排序，对评分最高的若干个地点实体按照得分高低排序返回给用户。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的地点检索方法，其特征在于：所述建立索引方法步骤(2)中的编码方法为基于分裂序列的Morton的编码。

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的地点检索方法，其特征在于：所述查询方法步骤(2)的具体步骤为：以关键词作为Key，建立索引存储每个关键词对应被包含的实体节点集合，用户查询输入关键词后通过索引映射出待查询的实体节点集合。

4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的地点检索方法，其特征在于：所述查询方法步骤(6)中计算得分具体为：根据代价函数模型计算得分，

得分＝β×语义距离+(1-β)×空间距离，0β1。

5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的地点检索方法，其特征在于：β＝0.5。

6.一种计算机设备，包括计算机存储器和处理器，所述的存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1至5任一项所述的方法。

7.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述的计算机程序在被计算机处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的方法。