CN108921295B - 一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法 - Google Patents
一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法,与现有技术相比解决了应急决策模型难以适用于大量语义信息的缺陷。本发明包括以下步骤:构建突发事件应急决策知识本体模型;建立突发事件应急决策知识图谱结构;建立突发事件应急决策知识本体模型与知识图谱结构的映射匹配机制。本发明通过构建突发事件应急决策知识本体,以实体属性为基础通过知识图谱形成突发事件应急决策知识实体节点及其之间的对应关系,形成知识图谱与应急决策知识相结合的决策模型。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域,具体来说是一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法。
背景技术
目前突发事件应急决策支持***中,积累的决策信息一般都是以传统数据库、文件***等结构化和非结构化的数据形式表示。一旦突发事件数据量大、涉及的关系复杂,其缺乏语义信息,很难支撑决策者在短时间内获得语义层面的决策知识,从而限制了突发事件应急决策与指挥水平的提升。
如何能够获取更全面的语义信息,是提高应急决策准确性的前提条件。而传统的数据表现形式,无法承担大量的语义信息,并且大量的语义信息,若没有适合的模型进行合理的数据统筹管理,也将造成数据灾难的产生。
因此,如何设计出一种能够处理大量语义信息的应急决策模型结构已经成为急需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中应急决策模型难以适用于大量语义信息的缺陷,提供一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法来解决上述问题。
为了实现上述目的,本发明的技术方案如下:
一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法,包括以下步骤:
构建突发事件应急决策知识本体模型,将应急决策知识分为事件本体、任务本体、对象本体,针对不同本体从高层至低层建立语义层次,层次之间用关系建立联系;
建立突发事件应急决策知识图谱结构,将突发事件应急决策知识图谱的结构分为两大类,一类为概念层级关系、另一类为实体关系,概念层级关系表示的是突发事件应急决策知识本体概念层级结构,实体关系表示突发事件应急知识中实体及其之间的关系,以此建立突发事件应急决策知识图谱KG的基本结构;
建立突发事件应急决策知识本体模型与知识图谱结构的映射匹配机制,把突发事件应急决策知识本体模型的概念层级结构当作树,顶层概念为根节点,多层子概念为孩子节点,概念最底层的实例为叶节点,将概念树结构完整的映射到知识图谱中,生成知识图谱的概念层次关系图,形成基于知识图谱的突发事件应急决策模型。
所述的构建突发事件应急决策知识本体模型包括以下步骤:
将应急决策知识分为事件本体、任务本体和对象本体,其中,事件本体指应急事件,任务本体指应急事件所要解决的关键问题,对象本体指应急事件的执行个体;
针对事件本体建立语义层次,层次之间用关系建立联系;
针对任务本体建立语义层次,层次之间用关系建立联系;
针对对象本体建立语义层次,层次之间用关系建立联系。
所述的建立突发事件应急决策知识图谱结构包括以下步骤:
将突发事件应急决策知识图谱的结构分为两大类,一类为概念层级关系、另一类为实体关系,概念层级关系表示的是突发事件应急决策知识本体概念层级结构,实体关系表示突发事件应急知识中实体及其之间的关系;
设定突发事件应急决策知识图谱KG的基本结构由概念层次关系图GM和实体关系图GE组成,其表达式如下:
KG=<GM,GE>;
概念层次关系图GM=<CM,RM>,CM表示图中概念节点,RM表示由多条边连接的两个概念之间的关系边,
实体关系图GE=<EE,RE>,EE表示图中突发事件应急决策知识实体节点,RM表示由多条边连接的两个突发事件应急决策知识实体之间的关系边;
设定突发事件应急决策知识图谱KG的图结构由节点集合和边集合构成,节点表示突发事件应急决策知识中的各种概念及实体;边表示概念、实体间的关联,用来连接两个概念或实体,其表达式如下:
KG={<N>,<R>},
其中,<N>表示节点集合,N∈(CM∪EE);
<R>表示边集合,R={<T>,<D>,<G>},R∈(RM∪RE);
<T>表示关系类型集合,<D>表示关系方向集合,<G>表示三元组集合;
使用三元组(node_A,relation,node_B)表达语义关系,node_A与node_B表示节点、概念或实体,方向是node_A指向node_B,relation表示语义关系,每个三元组表示一个突发事件应急决策事实。
所述的建立突发事件应急决策知识本体模型与知识图谱结构的映射匹配机制包括以下步骤:
将突发事件应急决策知识本体模型按概念语义层次转化为树形结构,其中,顶层概念语义为根节点,多层子概念语义为孩子节点,概念语义最底层的实例为叶节点;
将突发事件应急决策知识本体模型的树形结构完整映射到突发事件应急决策知识图谱中,
顶层概念语义和多层子概念语义映射到突发事件应急决策知识图谱KG的概念关系图上,
概念语义最底层的实例映射到突发事件应急决策知识图谱KG的实体关系图GE上;
映射结束后,形成基于知识图谱的突发事件应急决策模型。
有益效果
本发明的一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法,与现有技术相比通过构建突发事件应急决策知识本体,以实体属性为基础通过知识图谱形成突发事件应急决策知识实体节点及其之间的对应关系,形成知识图谱与应急决策知识相结合的决策模型,为突发事件应急决策的智能性提供快速、高效的知识管理。
附图说明
图1为本发明的方法顺序图。
具体实施方式
为使对本发明的结构特征及所达成的功效有更进一步的了解与认识,用以较佳的实施例及附图配合详细的说明,说明如下:
如图1所示,本发明所述的一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法,包括以下步骤:
第一步,构建突发事件应急决策知识本体模型。将应急决策知识分为事件本体、任务本体、对象本体,针对不同本体从高层至低层建立语义层次,层次之间用关系建立联系。其具体步骤如下:
(1)将应急决策知识主要分为事件本体、任务本体和对象本体,其中,事件本体指应急事件,任务本体指应急事件所要解决的关键问题,对象本体指应急事件的执行个体。事件本体举例指在自然灾害发生发展过程中,该自然灾害可能引发的所有事件,医疗设备紧张、物价上涨、物资缺乏等。任务本体举例指针对具体事件所要解决的关键问题,包括控制感染范围等。
(2)针对事件本体按现有技术方法建立语义层次,层次之间用关系建立联系;
(3)针对任务本体建立语义层次,层次之间用关系建立联系;
(4)针对对象本体建立语义层次,层次之间用关系建立联系。
第二步,建立突发事件应急决策知识图谱结构。
将突发事件应急决策知识图谱的结构分为两大类,一类概念层级关系、一类是实体关系。概念层级关系表示的是突发事件应急决策知识本体概念层级结构,实体关系表示突发事件应急知识中实体及其之间的关系,以此建立突发事件应急决策知识图谱KG的基本结构。其具体步骤如下:
(1)将突发事件应急决策知识图谱的结构分为两大类,一类为概念层级关系、另一类为实体关系,概念层级关系表示的是突发事件应急决策知识本体概念层级结构,实体关系表示突发事件应急知识中实体及其之间的关系。
(2)设定突发事件应急决策知识图谱KG的基本结构由概念层次关系图GM和实体关系图GE组成,其表达式如下:
KG=<GM,GE>;
概念层次关系图GM=<CM,RM>,CM表示图中概念节点,RM表示由多条边连接的两个概念之间的关系边,
实体关系图GE=<EE,RE>,EE表示图中突发事件应急决策知识实体节点,RM表示由多条边连接的两个突发事件应急决策知识实体之间的关系边。
(3)设定突发事件应急决策知识图谱KG的图结构由节点集合和边集合构成,节点表示突发事件应急决策知识中的各种概念及实体;边表示概念、实体间的关联,用来连接两个概念或实体,其表达式如下:
KG={<N>,<R>},
其中,<N>表示节点集合,N∈(CM∪EE);
<R>表示边集合,R={<T>,<D>,<G>},R∈(RM∪RE);
<T>表示关系类型集合,<D>表示关系方向集合,<G>表示三元组集合;
使用三元组(node_A,relation,node_B)表达语义关系,node_A与node_B表示节点、概念或实体,方向是node_A指向node_B,relation表示语义关系,每个三元组表示一个突发事件应急决策事实。
第三步,建立突发事件应急决策知识本体模型与知识图谱结构的映射匹配机制。
把突发事件应急决策知识本体模型的概念层级结构当作树,顶层概念为根节点,多层子概念为孩子节点,概念最底层的实例为叶节点,将概念树结构完整的映射到知识图谱中,生成知识图谱的概念层次关系图,形成基于知识图谱的突发事件应急决策模型。其具体步骤如下:
(1)将突发事件应急决策知识本体模型按概念语义层次转化为树形结构,其中,顶层概念语义为根节点,多层子概念语义为孩子节点,概念语义最底层的实例为叶节点。
(2)将突发事件应急决策知识本体模型的树形结构完整映射到突发事件应急决策知识图谱中,
顶层概念语义和多层子概念语义映射到突发事件应急决策知识图谱KG的概念关系图上,
概念语义最底层的实例映射到突发事件应急决策知识图谱KG的实体关系图GE上。
(3)映射结束后,形成基于知识图谱的突发事件应急决策模型。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (3)
1.一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法,其特征在于,包括以下步骤:
11)构建突发事件应急决策知识本体模型,将应急决策知识分为事件本体、任务本体、对象本体,针对不同本体从高层至低层建立语义层次,层次之间用关系建立联系;
12)建立突发事件应急决策知识图谱结构,将突发事件应急决策知识图谱的结构分为两大类,一类为概念层级关系、另一类为实体关系,概念层级关系表示的是突发事件应急决策知识本体概念层级结构,实体关系表示突发事件应急知识中实体及其之间的关系,以此建立突发事件应急决策知识图谱KG的基本结构;
13)建立突发事件应急决策知识本体模型与知识图谱结构的映射匹配机制,把突发事件应急决策知识本体模型的概念层级结构当作树,顶层概念为根节点,多层子概念为孩子节点,概念最底层的实例为叶节点,将概念树结构完整的映射到知识图谱中,生成知识图谱的概念层次关系图,形成基于知识图谱的突发事件应急决策模型;所述的建立突发事件应急决策知识本体模型与知识图谱结构的映射匹配机制包括以下步骤:
131)将突发事件应急决策知识本体模型按概念语义层次转化为树形结构,其中,顶层概念语义为根节点,多层子概念语义为孩子节点,概念语义最底层的实例为叶节点;
132)将突发事件应急决策知识本体模型的树形结构完整映射到突发事件应急决策知识图谱中,
顶层概念语义和多层子概念语义映射到突发事件应急决策知识图谱KG的概念关系图上,
概念语义最底层的实例映射到突发事件应急决策知识图谱KG的实体关系图GE上;
133)映射结束后,形成基于知识图谱的突发事件应急决策模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法,其特征在于,所述的构建突发事件应急决策知识本体模型包括以下步骤:
21)将应急决策知识分为事件本体、任务本体和对象本体,其中,事件本体指应急事件,任务本体指应急事件所要解决的关键问题,对象本体指应急事件的执行个体;
22)针对事件本体建立语义层次,层次之间用关系建立联系;
23)针对任务本体建立语义层次,层次之间用关系建立联系;
24)针对对象本体建立语义层次,层次之间用关系建立联系。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱技术的突发事件应急决策模型构建方法,其特征在于,所述的建立突发事件应急决策知识图谱结构包括以下步骤:
31)将突发事件应急决策知识图谱的结构分为两大类,一类为概念层级关系、另一类为实体关系,概念层级关系表示的是突发事件应急决策知识本体概念层级结构,实体关系表示突发事件应急知识中实体及其之间的关系;
32)设定突发事件应急决策知识图谱KG的基本结构由概念层次关系图GM和实体关系图GE组成,其表达式如下:
KG=<GM,GE>;
概念层次关系图GM=<CM,RM>,CM表示图中概念节点,RM表示由多条边连接的两个概念之间的关系边,
实体关系图GE=<EE,RE>,EE表示图中突发事件应急决策知识实体节点,RE表示由多条边连接的两个突发事件应急决策知识实体之间的关系边;
33)设定突发事件应急决策知识图谱KG的图结构由节点集合和边集合构成,节点表示突发事件应急决策知识中的各种概念及实体;边表示概念、实体间的关联,用来连接两个概念或实体,其表达式如下:
KG={<N>,<R>},
其中,<N>表示节点集合,N∈(CM∪EE);
<R>表示边集合,R={<T>,<D>,<G>},R∈(RM∪RE);
<T>表示关系类型集合,<D>表示关系方向集合,<G>表示三元组集合;
使用三元组(node_A,relation,node_B)表达语义关系,node_A与node_B表示节点、概念或实体,方向是node_A指向node_B,relation表示语义关系,每个三元组表示一个突发事件应急决策事实。
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Families Citing this family (17)
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CN109902828A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-06-18 | 中科院合肥技术创新工程院 | 基于多级知识单元的突发事件应急决策知识数据模型构建方法 |
CN110008355A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-12 | 华北科技学院 | 基于知识图谱的灾害场景信息融合方法及装置 |
CN111177284A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-19 | 清华大学 | 应急预案模型生成方法、装置及设备 |
CN111563169B (zh) * | 2020-04-03 | 2023-04-28 | 常州大学 | 一种紧急呼救与响应方法及*** |
CN111861185B (zh) * | 2020-07-14 | 2021-02-05 | 中国人民解放军军事科学院战争研究院 | 一种基于任务树的任务智能推荐方法及装置 |
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CN113158681B (zh) * | 2021-03-24 | 2024-06-21 | 鹏城实验室 | 突发事件本体模型构建方法、装置、设备及存储介质 |
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CN117196354B (zh) * | 2023-11-08 | 2024-01-30 | 国网浙江省电力有限公司 | 一种多模态感知与领域图谱模型的智能决策方法 |
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CN117668205B (zh) * | 2024-02-02 | 2024-04-30 | 深圳市快金数据技术服务有限公司 | 智慧物流客服处理方法、***、设备及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN104866593A (zh) * | 2015-05-29 | 2015-08-26 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于知识图谱的数据库搜索方法 |
CN107679221A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-02-09 | 武汉大学 | 面向减灾任务的时空数据获取与服务组合方案生成方法 |
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Patent Citations (3)
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---|---|---|---|---|
CN104866593A (zh) * | 2015-05-29 | 2015-08-26 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于知识图谱的数据库搜索方法 |
US20180060733A1 (en) * | 2016-08-31 | 2018-03-01 | International Business Machines Corporation | Techniques for assigning confidence scores to relationship entries in a knowledge graph |
CN107679221A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-02-09 | 武汉大学 | 面向减灾任务的时空数据获取与服务组合方案生成方法 |
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