[发明专利]一种基于知识图谱的重点人员全息档案构建方法及装置在审
申请号: | 201911033306.6 | 申请日: | 2019-10-28 |
公开(公告)号: | CN111427968A | 公开(公告)日: | 2020-07-17 |
发明(设计)人: | 毕晓辉;郝旭宁;刘祥;王成龙;莫明娟;王保杰 | 申请(专利权)人: | 青岛海信网络科技股份有限公司 |
主分类号: | G06F16/28 | 分类号: | G06F16/28 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 张怀阳 |
地址: | 266071 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 知识 图谱 重点 人员 全息 档案 构建 方法 装置 | ||
本发明公开了一种基于知识图谱的重点人员全息档案构建方法及装置,该方法包括获取知识图谱中与目标对象相关的实体信息,实体信息包括实体以及各实体之间的关系,根据与目标对象相关的实体以及各实体之间的关系,选择多种分析途径进行知识推理,得到目标对象的多个维度关系分析结果,根据各目标对象的多个维度关系分析结果,构建重点人员全息档案。通过对目标对象相关的实体以及各实体之间的关系选择多种分析途径进行知识推理,得到目标对象全方位信息数据,建立重点人员全息档案,解决人员管控中流动性大、及时性差、漏管率高等问题。
技术领域
本发明实施例涉及公共安全技术领域,尤其涉及一种基于知识图谱的重点人员全息档案构建方法及装置。
背景技术
知识图谱(Knowledge Graph)本质是语义网络,一种基于图的数据结构,由“节点-边-节点”组成。其中节点代表“概念”或“实体”,边则代表两个节点之间的关系,用以描述现实世界中的概念、实体以及他们之间的关系。知识图谱通过建立数据之间的关联链接,将碎片化的数据有机的组织起来,表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解海量数据信息的能力。知识图谱与大数据、深度学习一起,成为推动互联网和人工智能(AI) 发展的核心驱动力之一。
但知识图谱的构建是一项庞大而复杂的工程,现阶段的知识图谱系统还远远不能满足人们的应用需求,构建一个完善的知识图谱仍然面临着诸多挑战,知识图谱在各行业中的应用场景也并不十分明确,有待探索。
因此,急需一种构建重点人员全息档案方法,用于管理重点人员的信息,为公共安全业务的应用提供数据支持。
发明内容
本发明实施例提供一种基于知识图谱的重点人员全息档案构建方法及装置,用以实现对重点人员管理的数字化、实时化和精准化,解决人员管理中流动性大、及时性差、漏管率高等问题。
第一方面,本发明实施例提供一种基于知识图谱的重点人员全息档案构建方法,包括:
获取知识图谱中与目标对象相关的实体信息;所述实体信息包括实体以及各实体之间的关系;
根据与所述目标对象相关的实体以及各实体之间的关系,选择多种分析途径进行知识推理,得到所述目标对象的多个维度关系分析结果;
根据各目标对象的多个维度关系分析结果,构建所述重点人员全息档案。
上述技术方案中,通过对目标对象相关的实体以及各实体之间的关系选择多种分析途径进行知识推理,得到目标对象全方位信息数据,建立重点人员全息档案,解决人员管理中流动性大、及时性差、漏管率高等问题。
可选的,所述根据与所述目标对象相关的实体以及各实体之间的关系,选择多种分析途径进行知识推理,得到所述目标对象的多个维度关系分析结果,包括:
根据与所述目标对象相关的实体以及各实体之间的关系,以所述目标对象为起点,通过人物关系推理得到所述目标对象与其他实体之间的人物关系;
基于所述目标对象与其他实体之间的人物关系,通过案件关系推理,得到所述目标对象的案件关系以及所述目标对象的人物关系中各实体的案件关系。
可选的,所述通过人物关系推理得到所述目标对象与其他实体之间的人物关系,包括:
通过对与所述目标对象相关的实体以及各实体之间的关系进行同住分析、同行分析和社交分析,得到所述目标对象与其他实体之间的同住人物关系、同行任务关系和社交人物关系。
可选的,所述基于所述目标对象与其他实体之间的人物关系,通过案件关系推理,得到所述目标对象的案件关系以及所述目标对象的人物关系中各实体的案件关系,包括:
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