[发明专利]基于城市要素和多灾害融合的韧性城市知识图谱构建方法

权利要求书

1.一种基于城市要素和多灾害融合的韧性城市知识图谱构建方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1、采集城市的地理空间数据、交通路网数据和灾害记录年鉴数据；

S2、对地理空间数据、交通路网数据和灾害记录年鉴数据进行数据处理和知识抽取，得到结构化数据、半结构化数据和非结构化数据进行存储；

S3、根据知识抽取得到的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据分别构建地理空间知识图谱、交通知识图谱和灾害知识图谱，再对多个知识图谱进行知识融合得到韧性城市知识图谱；

S4、根据所述韧性城市知识图谱构建前端可视化平台，并设置相应的基础信息平台。

2.根据权利要求1所述的一种基于城市要素和多灾害融合的韧性城市知识图谱构建方法，其特征在于，所述地理空间数据包括行政区域信息、河流信息和土地利用信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于城市要素和多灾害融合的韧性城市知识图谱构建方法，其特征在于，所述交通路网数据包括交通静态数据和交通动态数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于城市要素和多灾害融合的韧性城市知识图谱构建方法，其特征在于，所述交通静态数据包括城市道路信息、隧道信息、涵洞信息和桥梁信息。

5.根据权利要求3所述的一种基于城市要素和多灾害融合的韧性城市知识图谱构建方法，其特征在于，所述交通动态数据包括交通流量数据、交通事故数据、交通拥堵数据和交通指数数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于城市要素和多灾害融合的韧性城市知识图谱构建方法，其特征在于，所述灾害记录年鉴数据包括城市历年的气象灾害信息和城市应急事件信息。

7.根据权利要求1所述的一种基于城市要素和多灾害融合的韧性城市知识图谱构建方法，其特征在于，所述步骤S2中对将地理空间数据和灾害记录年鉴数据作为实体数据，交通路网数据作为实时数据进行数据处理，处理过程中以Kafka作为消息中间件，分别存入kafka不同的topic之中，Storm处理框架根据不同的业务逻辑订阅不同的topic进行数据加工以及数据推送，处理完成后将数据量大且存在变动的实时数据存储到Elasticsearch，将实体数据存储到Hive或kylin之中。

8.根据权利要求1所述的一种基于城市要素和多灾害融合的韧性城市知识图谱构建方法，其特征在于，所述地理空间知识图谱通过自顶向下和自底向上相结合的方式进行构建，根据地理空间数据完成概念、实体和关系的提取，并通过网络百科数据扩充概念种类，填充实体属性信息，得到地理实体；所述灾害知识图谱构建时，自顶向下构建灾害知识图谱的模式层，通过本体库搭建灾害知识图谱的模式层，自底向上构建数据层，针对灾害记录年鉴数据进行实体、关系抽取，得到灾害实体；所述交通知识图谱通过自顶向下构建交通知识图谱的模式层，通过本体库搭建交通知识图谱的模式层并对地理空间知识图谱进行实体属性增强。

9.根据权利要求8所述的一种基于城市要素和多灾害融合的韧性城市知识图谱构建方法，其特征在于，所述地理实体与灾害实体之间的语义关系和空间关系通过图数据库进行存储，通过关系型数据库存储地理空间数据、灾害记录年鉴数据以及一定比例的结构化语义信息。

10.根据权利要求8所述的一种基于城市要素和多灾害融合的韧性城市知识图谱构建方法，其特征在于，所述步骤S3对多个知识图谱进行知识融合包括对多个知识图谱进行对齐、关联和合并，知识图谱对齐的过程包括根据地理实体或灾害实体的单个属性的相似度组成实体的属性相似度向量，然后根据属性相似度向量计算地理实体和灾害实体之间的相似度进行对齐。