[发明专利]基于知识图谱的面向工业特征向量改进分析方法

权利要求书

1.一种基于知识图谱的面向工业特征向量改进分析方法，其特征在于，所述方法包括：

S101，获取待分析的工业数据，所述工业数据包括第一特征向量和数据属性，所述数据属性包括所属企业类别，工业数据所属类别；

S102，从知识图谱中确定满足所述数据属性的子图；

S103，根据所述子图对所述第一特征向量进行改进，对改进后的第一特征向量进行分析；

其中知识图谱中包括一级点、二级点和三级点，其中一级点与企业类别对应，二级点与产品类别对应，三级点与企业对应，三级点的属性为其对应企业所属二级点对应产品类别的第二特征向量，二级点的属性根据与其连接的三级点属性确定，二级点的属性包括权重和第三特征向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S102之前，还包括：

S201，获取各企业的属性，所述属性包括企业类别、产品类别、每类产品的第二特征向量；

S202，根据企业类别将企业进行分类，每一分类对应知识图谱中的一个一级点，各一级点之间连接一条边；

S204，根据产品类别将每一分类中的企业进行再次分类，再次分的每一类对应知识图谱中的一个二级点，各二级点与其所属第一分类对应的一级点之间连接一条边；

S205，每个再次分类中的企业均对应知识图谱中一个三级点，在各三级点与其所属再次分类对应的二级点之间连接一条边，各三级点的属性为所对应企业所属二级点对应产品类别的第二特征向量；

S206，根据二级点连接的三级点属性，确定各二级点的属性。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述二级点的属性包括权重和第三特征向量；

所述S206具体包括：

对于任一二级点，

S301，确定所述任一二级点连接的所有三级点的属性；

S302，抽取每个S301中各三级点属性中的特征值，形成第一特征集；

S303，确定所有第一特征集的并集和交集；

S304，将所述任一二级点的权重确定为交集中元素数量/并集中数量；

S305，针对并集中的每个元素，确定包含该元素的第一特征集数量，将该数量作为该元素对应的特征值；

S306，将每个元素对应的特征以及对应的特征值形成第三特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S102具体包括：

S102-1，在知识图谱中，根据各一级点所对应的企业类别与所述企业类别之间的关系，确定目标一级点；

S102-2，根据目标一级点连接的各二级点所对应的产品类别与所述工业数据所属类别之间的关系，确定目标二级点；

S102-3，将目标二级点、与所述目标二级点连接的一级点形成的图，确定为满足所述数据属性的子图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S102-1具体包括：

查询预先设置的企业类别之间的包含度列表，确定各一级点对应的企业类别与所述企业类别之间的包含度I1；

将I1大于预设第一阈值的一级点确定为目标一级点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述S102-2具体包括：

查询预先设置的产品类别之间的包含度列表，确定与目标一级点连接的各二级点与所述工业数据所属类别之间的包含度I2；

确定与目标一级点连接的各二级点的第一值＝与目标一级点连接的各二级点的I2*与其连接的一级点的I1；

将I2大于预设第二阈值的二级点确定为目标二级点；

确定I2大于预设第二阈值的二级点的第一值的最小值min；

对于I2不大于预设第二阈值的二级点，若其第一值不小于min，则将其也确定为目标二级点。