[发明专利]动物系谱的更新方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种动物系谱的更新方法，其特征在于，包括：

获取原始动物系谱和待加入到所述原始动物系谱中的第一动物关系数据，所述第一动物关系数据包括多个头节点数据、一个尾节点数据以及每个所述头节点数据与所述尾节点数据之间的遗传关系数据；

对所述第一动物关系数据进行数据转换，得到第一关系m元组，m≥3，且m为奇数；

以所述第一关系m元组中的每个所述遗传关系数据分别建立超平面，并将所述头节点数据投影至所述超平面，得到每个所述超平面的节点投影数据；

利用预设的系谱表示模型，将所述尾节点数据和每个所述超平面的节点投影数据均投影至目标全局投影空间，得到所述尾节点数据的表示向量；

根据所述尾节点数据的表示向量，更新所述原始动物系谱，得到目标动物系谱。

2.如权利要求1所述的动物系谱的更新方法，其特征在于，所述对所述第一动物关系数据进行数据转换，得到第一关系m元组，包括：

根据所述头节点数据的数量，确定多元组数据转换模板；

基于所述多元组数据转换模板，对所述第一动物关系数据进行数据转换，得到第一关系m元组。

3.如权利要求2所述的动物系谱的更新方法，其特征在于，所述头节点数据的数量为2，则所述第一关系m元组为，其中为第1个所述头节点数据，为第2个所述头节点数据，为所述尾节点数据，为头节点数据与所述尾节点数据之间的遗传关系数据，为头节点数据与所述尾节点数据之间的遗传关系数据。

4.如权利要求1所述的动物系谱的更新方法，其特征在于，所述以所述第一关系m元组中的每个所述遗传关系数据分别建立超平面，并将所述头节点数据投影至所述超平面，得到每个所述超平面的节点投影数据，包括：

以所述第一关系m元组中的每个所述遗传关系数据分别建立超平面，得到超平面集合；

将所述头节点数据投影至所述超平面，得到所述超平面的头节点投影数据，为所述第一关系m元组中的第n个头节点数据，为与所述尾节点数据之间的遗传关系数据构建的超平面的转置矩阵。

5.如权利要求1所述的动物系谱的更新方法，其特征在于，所述利用预设的系谱表示模型，将所述尾节点数据和每个所述超平面的节点投影数据均投影至目标全局投影空间，得到所述尾节点数据的表示向量，包括：

利用所述系谱表示模型，确定每个所述超平面的投影关系和所述目标全局投影空间的投影矩阵，以及所述尾节点数据在所述目标全局投影空间的尾节点投影数据；

根据所述投影关系和所述投影矩阵，确定所述尾节点数据的表示向量，所述表示向量为:

；

为头节点投影数据。

6.如权利要求1所述的动物系谱的更新方法，其特征在于，所述利用预设的系谱表示模型，将所述尾节点数据和每个所述超平面的节点投影数据均投影至目标全局投影空间，得到所述尾节点数据的表示向量之前，还包括：

获取多组第二动物关系数据；

对每组所述第二动物关系数据进行数据转换，得到多组第二关系m元组；

利用多组所述第二关系m元组，对预设的知识图谱模型进行训练，直至所述知识图谱模型的损失函数达到预设收敛条件，停止训练，得到所述系谱表示模型，其中所述损失函数为：

；

；

其中为损失函数值，为超参数，为正样本打分函数，为负样本打分函数，为头节点正样本数据，为遗传关系正样本数据，为尾节点正样本数据，为头节点负样本数据，为遗传关系负样本数据，为尾节点负样本数据。

7.如权利要求6所述的动物系谱的更新方法，其特征在于，所述正样本打分函数为：

;

其中为头节点正样本数据，为遗传关系正样本数据，为尾节点正样本数据，为基于建立的超平面上的投影关系，为所述目标全局投影空间的投影矩阵，为在基于建立的超平面上的投影数据，为在目标全局投影空间上的投影数据。