[发明专利]用于提供关于项目配置的推荐以配置工业系统的方法和系统

说明书

本发明涉及提供关于项目配置的推荐以配置工业系统的方法，包括：‑经由接口来接收与重新配置工业系统的至少一个组件相关的项目查询，工业系统由知识图表示；‑从知识图中自动挖掘均由规则主体和规则头部组成的逻辑规则，逻辑规则被指派给置信度值，通过确定规则主体在知识图中的出现频率并且验证规则头部是否成立来估计每个规则的置信度值；‑通过计算每个候选者组件的得分来预测针对每个逻辑规则的项目查询的候选者组件，每个候选者组件的得分是从暗示候选者的每个规则的置信度值中导出；‑基于所计算的得分来生成至少一个推荐；以及‑经由用户接口向用户输出所生成的至少一个推荐或者执行所生成的推荐。

技术领域

本发明涉及一种用于提供关于项目配置的推荐以配置工业系统的方法和系统。

背景技术

在工程项目中配置工业系统的过程包括若干个主要步骤。用户必须选择适当的组件，使得它们的相互作用满足产生于预期用例的所有功能要求。为此，分别负责配置工业系统的用户或工程师通常利用包含可用组件目录的配置软件。

当提供一组产品组件以及其技术特征时，用户选择彼此兼容并且满足项目配置的功能要求的组件。基于项目类型和关于组件的背景知识，可以向用户提出初始组件，以便允许快速开始。然后，用户可以调整该配置并且添加更多必要的组件。可以通过设置特定于该项目的特定值（例如，设备温度、技术特征）来进一步配置一些组件。

工业配置工具中的推荐器系统大多数提出所推荐的项，而没有考虑可以由知识图来表示的多关系数据结构。因此，预测仅由该项本身组成，并且不包含该图中的链接所能够提供的该项与整个配置的连接。

存在用于解决推荐设置中的链接预测任务的不同方法：

•由领域专家手动定义规则（例如，if-then规则）。对于手工制作有用的规则，需要领域知识和时间，当引入新的项或配置选项时，需要手工地适配这些规则。

•基于张量分解方法的协同过滤[1]，该方法在多维张量中表示关于实体和关系的信息。

•隐特征表示方法，例如[4]，该方法学习每个实体和关系的嵌入，并且通过计算（实体、关系、实体）三元组的得分来预测链接。

虽然手动定义规则是时间低效的并且不可扩展到大数据集，但是基于张量分解和隐特征的方法是黑盒方法，这些方法既不可解释、也不是用户可理解的。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种用于支持固定和/或完善（refine）查询的改进系统和/或方法。

通过根据独立权利要求的特征的方法和一个或多个装置或系统、优选地是分布式系统来实现上述目的。从属权利要求中描述了本发明的优选实施例。从属权利要求的特征彼此以及与独立权利要求的特征的任何组合是可能的。

本发明的一方面是一种用于提供关于项目配置的推荐以配置或设计工业系统的方法、优选地是计算机实现方法。该方法包括以下步骤：

- 经由接口来接收与用以重新配置该工业系统的至少一个组件相关的项目查询，其中该工业系统由知识图来表示，其中组件集合中的组件由图节点来表示，并且两个组件之间的关系（连接）由对应节点之间的边来表示；

- 从该知识图中自动挖掘均由规则主体和规则头部组成的逻辑规则，该逻辑规则被指派给置信度值，其中通过确定或采样规则主体在该知识图中的出现频率并且通过验证规则头部是否成立来估计每个规则的置信度值；

- 通过计算每个候选者组件的得分来预测针对每个逻辑规则的所述项目查询的（可能）候选者组件，每个候选者组件的得分是从暗示所述候选者的每个规则的置信度值中导出的；

- 基于所计算的得分来生成至少一个推荐，以用于将所预测的候选者组件中的至少一个附加组件引入到该工业系统中；以及

- 经由用户接口向用户输出所生成的至少一个推荐或者执行所生成的推荐。

“如果规则头部成立”意味着如果该规则提供的值为真。