[发明专利]一种基于知识图谱的数字孪生网络切片的方法和装置

权利要求书

1.一种基于知识图谱的数字孪生网络切片的方法，其特征在于，方法包括：

构建数据中心的事物集，根据所述事物集构建由事物、关系和事物构成的初始三元组；

对初始三元组的合理性和存在性进行检验，使用每个数据中心中满足检验条件的初始三元组与根据公知建立的三元组构建每个数据中心的知识图谱，对所有数据中心的知识图谱一次融合构建跨域数据中心的知识图谱；

由所述跨域数据中心的知识图谱表征网络切片的网络运行状态，依据所述网络切片的网络运行状态预测出所述网络切片VNF与网络切片PNF的部署位置，部署决策传回给所述知识图谱，所述知识图谱根据所述部署决策对网络运行状态进行调整。

2.如权利要求1所述的基于知识图谱的数字孪生网络切片的方法，其特征在于，所述构建数据中心的事物集，具体方法包括：

在文字类数据中选择关键词和常规词，语音类或图片类数据转换为对应的文字类数据后选择关键词和常规词；

计算所述常规词与所述关键词相隔的字符距离，比较得到所述常规词与所述关键词之间最小的字符距离；

选择所述关键词作为key，选择所述最小的字符距离中与所述关键词对应的所述常规词作为THING，构建key-THING集；

所述数据中心的事物集中包括至少一个key-THING集。

3.如权利要求1所述的基于知识图谱的数字孪生网络切片的方法，其特征在于，所述根据所述事物集构建由事物、关系和事物构成的初始三元组，具体方法包括：

选取所述key-THING集中的第一事物和第二事物，在文字类、语音类或图片类数据上标注所述第一事物和所述第二事物，并且预先设定所述第一事物和所述第二事物之间的第一关系；

由神经网络依据所述标注，识别所述第一事物、所述第二事物以及所述第一关系；

由神经网络识别过程中产生的损失值判断预先设定的所述第一关系是否成立；

若关系成立，所述第一事物和所述第二事物以及所述第一关系构建出初始三元组。

4.如权利要求3所述的基于知识图谱的数字孪生网络切片的方法，其特征在于，所述由神经网络依据所述标注，识别所述第一事物、所述第二事物以及所述第一关系，具体方法包括：

所述神经网络识别关于所述第一事物和所述第二事物的标注，生成第一损失值；

所述神经网络识别所述第一关系，生成第二损失值；

根据所述第一损失值与所述第二损失值共同得到神经网络识别损失值。

5.如权利要求3所述的基于知识图谱的数字孪生网络切片的方法，其特征在于，所述由神经网络识别过程中产生的损失值判断预先设定的所述第一关系是否成立，具体方法包括：

预先设定损失阈值，所述损失阈值为所述第一损失值与所述第二损失值相乘或相加得到；

若所述神经网络识别损失值小于所述损失阈值，所述第一关系成立；

若所述神经网络识别损失值大于或等于所述损失阈值，所述第一关系不成立。

6.如权利要求3所述的基于知识图谱的数字孪生网络切片的方法，其特征在于，所述由神经网络识别过程中产生的损失值判断预先设定的所述第一关系是否成立，方法还包括：

若所述第一关系不成立，从数据中心预设的关系集中依次更改所述第一关系，再由所述神经网络识别损失值判断更改后的所述第一关系是否成立。

7.如权利要求1所述的基于知识图谱的数字孪生网络切片的方法，其特征在于，所述使用每个数据中心中满足检验条件的初始三元组与根据公知建立的三元组构建每个数据中心的知识图谱，具体方法包括：

判断所述三元组中的关系中心向量与所述初始三元组中的关系中心向量之间的距离是否超过融合距离阈值；

若所述三元组中的关系中心向量与所述初始三元组中的关系中心向量之间的距离超过所述融合距离阈值，则所述三元组与所述初始三元组融合。