[发明专利]一种基于突发事件情景链的情景推理方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于突发事件情景链的情景推理方法及系统，利用结构化的突发事件案例库的相关信息，从突发事件情景特征出发，利用同一事件中情景的发生关系、不同事件间情景的致灾关系以及情景本身的特征相似度来度量情景链间的相似度，从案例库中挖掘到最可能发生的后续情景集合，具有较高的推理准确度。

主权项

一种基于突发事件情景链的情景推理方法，其特征在于，包括：(1)根据用户输入的情景获取目标情景链A1；(2)根据预存的情景链库对目标情景链A1进行推理，其子步骤为：(2‑1)对于预存的情景链库中的每条情景链，计算情景链A2与A1之间的层次相似度：其中，m为A1情景链的层级与A2情景链的层级中的最小值，k为A1情景链的层级与A2情景链的层级中的最大值，Siml表示情景链A1与情景链A2在层次l上的节点集合之间的相似度，情景链中的每一个情景构成一个节点，每一层次中的所有节点构成一个节点集合；(2‑2)计算情景链A2与情景链A1之间的节点相似度Sim_N(A1,A2)，其子步骤为：(2‑2‑1)由公式Sim_node(a,b)＝γSim_link(a,b)+δSim_p(a,b)计算两情景a、b之间的情景相似度，其中，Sim_p(a,b)为两情景a、b的特征属性相似度，Sim_link(a,b)为两情景a、b的链式关系相似度；(2‑2‑2)设情景链A1的情景集合为NA1＝{a1，a2，……，ai}，情景链A2的情景集合为NA2＝{b1，b2，……，bj}，则由步骤(2‑2‑1)计算NA1中每一个情景与NA2中所有情景的情景相似度的集合S1，S2，……，Si，其中，i表示情景链A1中的情景个数，j表示情景链A2中的情景个数；(2‑2‑3)由公式：Sim_N(A1,A2)＝f(S1，S2，…，Si)/max(i，j)计算情景链A2与情景链A1之间的节点相似度，其中，f(S1，S2，…，Si)表示最大取值算法；(2‑3)由公式：Sim(A1,A2)＝αSim_H(A1,A2)+βSim_N(A1,A2)计算情景链A1和情景链A2的结构相似度，其中，α和β为调整系数且α+β＝1；(2‑4)重复步骤(2‑1)～步骤(2‑3)得到预存的情景链库中的每条情景链与目标情景链A1之间的结构相似度；(3)根据预存的情景链库中的每条情景链与目标情景链A1之间的结构相似度，按照相似度从大到小的顺序选取若干个情景链进行显示。