[发明专利]基于对象代理数据库的专利知识图谱构建方法

说明书

本发明全新地提出了一种基于对象代理数据库的专利知识图谱构建方法，该方法首先利用对象代理中的源类实现基本类的存储，然后利用四种代理类完成关系类的建模。在此基础上，利用跨类查询语句实现查询的构建。相比于当前的知识图谱模式，本发明更能够表达多层次的语义关联，并减少数据表的连接操作，提高查询效率。

技术领域

本发明涉及一种基于对象代理数据库的专利知识图谱构建方法。

背景技术

专利领域作为一种特殊的知识领域，具有以下特点。数据量大，根据国家专利局资料显示，截至2018年6月15，仅中国的专利申请数目已将达到4500多万件；技术性高，专利数据都是各个领域的核心创造技术，每一件专利都包含着所在领域的前沿技术。专利的发展趋势和状态对于一个企业的战略布局拥有很大的参考价值，面对如此繁杂而庞大的专利数据，怎样能够有效的利用其蕴藏的知识，是值得研究的一个问题。

知识图谱(Knowledge graph)作为一种新型的数据存储模式，在各个领域得到了很大的发展。一个合理有效的知识图谱构建办法可以很好的挖掘和利用行业中潜在的知识与技术，因此，构建专利领域的知识图谱成为了一种必然的趋势。然而对于专利的知识图谱构建有如下的困难，专利关系错综复杂，对于专利之间的关系很难进行表示。此外，现有的知识图谱存储方式，像N-triples等RDF存储和关系数据库在查询时会产生大量的表的自连接操作，效率较低，图数据库在查询时在大数据节点上的效率会比较低。

对象代理模型可以将任何客观实体可以表示为对象，一个对象可以有多个代理对象，即通过对源对象进行派生属性生成新的对象，并可以迭代生成一种网络结构。对象和代理对象之间有指针联系，保证在对象更新时保证对象代理约束关系。将相同属性对象抽象整合后可以生成相应的源类和代理类，实现数据的语义表示。

本发明提出的基于对象代理的专利知识图谱构建方法，是以对象代理模型中的类和代理类进行数据的存储。通过构建知识图谱模式中的基本类和关系类，实现对专利数据的基本关系存储，然后利用跨类查询的方式进行数据的查询与优化。

发明内容

本发明全新地提出了一种基于对象代理模型的专利知识图谱构建方法，该方法首先利用对象代理模型中的源类来建立基本类，存储专利的基本信息；其次，利用对象代理中的代理类来完成对于各种关系类的建模，连接数据的语义关联。最后，利用跨类查询语句实现对于专利知识图谱的查询与优化方案。相比于当前的知识图谱模式，本发明能够高效地进行专利知识的存储，并减少数据表的连接操作，避免出现数据大节点的现象，提高查询的效率。

一种基于对象代理数据库的专利知识图谱构建方法，其主要特征在于以下步骤：

步骤1，利用对象代理模型的源类建立基本类。

在专利知识上利用对象代理数据库进行基本类的建模，根据需求利用源类构建m个基本类，B₁，B₂,…,B_m。其中一个基本类B包含A₁、A₂…A_k这k个基本属性值，用来存储专利数据中的基本信息。

步骤2，利用代理类在步骤1中建立的基本类上构建关系类。

在完成专利知识图谱的基本类构建，需要利用对象代理的四种代理类完成对关系类的建模。具体包括以下子步骤：