[发明专利]一种开源项目知识图谱的优化方法和系统

权利要求书

1.一种开源项目知识图谱的优化方法，其特征在于，包括：

针对开源项目的历史发行版本和当前版本，分别构建所述开源项目的原始知识图谱；

将所述历史发行版本的原始知识图谱的知识，链接到所述当前版本的原始知识图谱的知识上，生成多版本知识融合的知识图谱；

对所述多版本知识融合的知识图谱进行剪枝，生成目标知识图谱，包括：清洗所述多版本知识融合的知识图谱的边缘子图和非核心子图，并保留最大连通子图作为知识图谱的主体部分，进而得到所述目标知识图谱；

使用OpenKE框架设计知识嵌入模型TransE，并对所述模型TransE进行训练，通过所述模型TransE，生成所述目标知识图谱的嵌入表示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对开源项目的历史发行版本和当前版本，分别构建所述开源项目的原始知识图谱，包括：

若监测到所述开源项目的版本提交记录有更新，则利用所述开源项目的开发期间在版本提交记录中使用的版本控制系统中的Tag功能，查找所述开源项目每个发行版本所处的提交位置，以此将项目回滚到各历史发行版本和当前版本，并分别抽取各历史发行版本和当前版本的项目代码知识信息，分别生成所述开源项目各历史发行版本和当前版本的原始知识图谱。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多版本知识融合的知识图谱进行剪枝，生成目标知识图谱，包括：

基于知识图谱的图属性，对所有出度或入度小于等于1的知识图谱节点进行至少一轮清洗，以此清洗所述多版本知识融合的知识图谱中的边缘子图和非核心子图，进而保留最大连通子图作为知识图谱的主体部分，生成所述目标知识图谱。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述模型TransE，生成所述目标知识图谱的嵌入表示，包括：

通过所述模型TransE，嵌入所述目标知识图谱的组件，包括将实体和关系转化为连续的向量空间，将所述实体和关系表示在同一空间中，针对所述目标知识图谱中的每个节点，生成图谱节点的嵌入向量，以此生成所述目标知识图谱的嵌入表示；所述嵌入向量用于表示实体在嵌入空间中相对于所述目标知识图谱的位置，在所述目标知识图谱的应用中，能够基于所述嵌入向量在空间中的位置，计算实体间关系的距离权重。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成多版本知识融合的知识图谱之前，还包括：

针对每个版本的所述原始知识图谱独有的知识实体与关系，添加gVersion属性，以表明所述知识实体与关系的开源项目版本来源，通过使用可视化工具Gephi，对所述原始知识图谱和所述目标知识图谱进行可视化的分析与展示，供学习者区分各版本知识信息，进而实现针对性地学习。

6.一种开源项目知识图谱的优化系统，其特征在于，所述系统包括：

构建模块一，用于针对开源项目的历史发行版本和当前版本，分别构建所述开源项目的原始知识图谱；

融合模块一，用于将所述历史发行版本的原始知识图谱的知识，链接到所述当前版本的原始知识图谱的知识上，生成多版本知识融合的知识图谱；

剪枝模块一，用于对所述多版本知识融合的知识图谱进行剪枝，生成目标知识图谱，包括：清洗所述多版本知识融合的知识图谱的边缘子图和非核心子图，并保留最大连通子图作为知识图谱的主体部分，进而得到所述目标知识图谱；

嵌入模块一，用于使用OpenKE框架设计知识嵌入模型TransE，并对所述模型TransE进行训练，通过所述模型TransE，生成所述目标知识图谱的嵌入表示。