[发明专利]一种海量知识图谱检索的方法

说明书

本发明公开了一种海量知识图谱检索的方法，用于解决现有知识图谱检索方法不能较好地将与用户搜索的知识图谱相关的知识图谱检索给用户的问题。所述方法包括：构建预先获取的海量知识图谱集中每个知识图谱的可视化数据矩阵；根据预设关联度算法，计算所述海量知识图谱集中第一知识图谱的可视化数据矩阵与每个第二知识图谱的可视化数据矩阵的关联度；将与第一知识图谱的可视化数据矩阵具有关联度的可视化数据矩阵对应的第二知识图谱，作为与第一知识图谱具有关联度的知识图谱存储。该方法通过计算知识图谱之间的相关性及相似度，可以准确地确定每个知识图谱的关联性，从而可以将与用户搜索的知识图谱关联性强的知识图谱推送给用户，提高用户体验。

技术领域

本发明涉及知识图谱技术领域，尤其涉及一种海量知识图谱检索的方法。

背景技术

知识图谱(Knowledge Graph)，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形。随着应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法快速发展，知识图谱数量也在爆发式的发展，知识图谱之间的关联性也越来越大，每个知识图谱也不再是信息孤岛。因此如何使用户搜索某个知识图谱时，可延伸地浏览到与其关联的知识图谱上，使用户可以检索到更多有用的信息，提高用户的体验感，成为了近期研究的一个热点。但是，目前的相关知识图谱检索方法的匹配准确度较低，用户体验较差。

发明内容

本发明提供一种海量知识图谱检索的方法，用于解决现有知识图谱检索方法的匹配准确度较低，用户体验较差的问题。本发明提供的一种海量知识图谱检索的方法，通过计算知识图谱之前的相关性及相似度，可以准确地确定每个知识图谱的关联性，从而可以将与用户搜索的知识图谱关联性强的知识图谱推送给用户，提高用户体验。

本发明提供一种海量知识图谱检索的方法，包括以下步骤：

构建预先获取的海量知识图谱集中每个知识图谱的可视化数据矩阵；

根据预设关联度算法，计算所述海量知识图谱集中第一知识图谱的可视化数据矩阵与每个第二知识图谱的可视化数据矩阵的关联度；其中，所述第一知识图谱为所述海量知识图谱集中的任一知识图谱，第二知识图谱为所述海量知识图谱集中除所述第一知识图谱外的其它知识图谱；

将与所述第一知识图谱的可视化数据矩阵具有关联度的可视化数据矩阵对应的第二知识图谱，作为与所述第一知识图谱具有关联度的知识图谱存储；

接收关于目标知识图谱的检索请求；

检索所述目标知识图谱及与所述目标知识图谱具有关联度的知识图谱，并将检索结果提供给用户。

在一个实施例中，在将与所述第一知识图谱的可视化数据矩阵具有关联度的可视化数据矩阵对应的第二知识图谱，作为与所述第一知识图谱具有关联度的知识图谱存储之后，接收关于目标知识图谱的检索请求之前，还包括：

根据预设相似度算法，计算第三知识图谱的可视化数据矩阵与第一知识图谱的可视化数据矩阵的相似度；所述第三知识图谱为与所述第一知识图谱具有关联度的知识图谱；

筛选出与所述第一知识图谱的可视化数据矩阵的相似度达到预设相似度阈值的可视化数据矩阵对应的第三知识图谱，得到所述第一知识图谱对应的推荐知识图谱集并存储；

其中，所述检索所述目标知识图谱及与所述目标知识图谱具有关联度的知识图谱，并将检索结果提供给用户，包括：

检索所述目标知识图谱及所述目标知识图谱对应的推荐知识图谱集，并将检索结果提供给用户。

在一个实施例中，在将与所述第一知识图谱的可视化数据矩阵具有关联度的可视化数据矩阵对应的第二知识图谱，作为与所述第一知识图谱具有关联度的知识图谱存储之后，接收关于目标知识图谱的检索请求之前，还包括：