CN109165296A - 工业物联网资源知识图谱构建方法、可读存储介质和终端 - Google Patents

工业物联网资源知识图谱构建方法、可读存储介质和终端 Download PDF

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Abstract

一种工业物联网资源知识图谱构建方法、可读存储介质和终端，所述方法包括：获取用户的资源请求信息；对所获取的资源请求信息进行解析，得到对应的资源实体的信息；将解析得到的资源实体与预设的候选实体进行同义映射，得到与解析得到的资源实体对应的同义候选实体；基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系。上述的方案，通过构建工业物联网资源之间的关联关系，可以提高工业物联网资源供给的效率和准确性。

Description

工业物联网资源知识图谱构建方法、可读存储介质和终端
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，具体地涉及一种工业物联网资源知识图谱构建方法、可读存储介质和终端。
背景技术
随着全球工业物联网的迅猛发展，工业物联网中的用户对于工业物联网资源依赖越发显得突出。由于工业物联网中资源种类越来越多，资源体量越来越大，如何实现快速对资源的需求予以更有效的响应，是这个工业物联网时代必须面对与解决的问题。
对于工业物联网中各种孤立资源，资源之间的关联性弱、协同供给能力差，如果将知识图谱引入到工业物联网的资源中，实现强化各种资源之间的关联性，则对于高效响应资源请求将会有极大的推动作用。
但是，现有的关于那如何实现工业物联网中关于资源的知识图谱的自主构建，进而提升资源之间的关联性，实现资源的有效供给，这一切就显得尤为重要。
发明内容
本发明解决的技术问题是如何构建工业物联网资源之间的关联关系，以提高工业物联网资源供给的效率和准确性。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种工业物联网资源知识图谱构建方法，所述方法包括：
获取用户的资源请求信息；
对所获取的资源请求信息进行解析，得到对应的资源实体的信息；
将解析得到的资源实体与预设的候选实体进行同义映射，得到与解析得到的资源实体对应的同义候选实体；
基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系。
可选地，所述获取用户的资源请求信息，包括：按照预设的数据传输速率获取用户的资源请求信息。
可选地，所述将解析得到的资源实体与预设的候选实体进行同义映射，得到与解析得到的资源实体对应的同义候选实体，包括：
计算解析得到的资源实体与所述候选实体之间的相似度；
当确定解析得到的资源实体与至少两个所述候选实体之间的相似度均大于预设的相似度阈值时，采用SVM从相似度大于所述相似度阈值的候选实体中确定解析得到的资源实体的同义资源实体。
可选地，所述基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系，包括：
判断所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中是否存在关联；所述关联包括直接关联和间接关联中至少一种；
当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中存在关联时，判断所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中是否存在直接关联；
当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中均存在直接关联时，依据所得到的同义候选实体在资源请求中同时出现的次数，对所述所得到的同义候选实体在所述知识图谱中的直接关联关系进行更新。
可选地，采用如下的公式对所述所得到的同义候选实体在所述知识图谱中的直接关联关系进行更新：
RELi，j’＝||RELi，j+d||2；
其中，RELi，j’表示更新后的同义候选实体在所述知识图谱中的直接关联度，RELi，j表示更新前的同义候选实体在所述知识图谱中的直接关联度，d为预设的常量。
可选地，当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中不存在关联时，所述基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系，还包括：
将所得到的同义候选实体中任两者之间的直接关联度设置为初始关联度值，以在所述知识图谱中构建所述所得到的同义候选实体之间的直接关联关系。
可选地，当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中并非均存在直接关联时，所述基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系，还包括：
采用所得到的同义候选实体中一者与其他两者之间的直接关联关系，推导得到所述其他两者在所述知识图谱中的直接关联关系。
可选地，采用如下的公式推导得到所述其他两者在所述知识图谱中的直接关联关系：
RELk，j＝||RELi，j*(mati-matj)+RELi，k*(mati-matk)||2；
其中，RELk，j表示推导得到的同义候选实体j、k在所述知识图谱中的直接关联度，RELi，j表示同义候选实体i、j在所述知识图谱中的直接关联度，RELi，k表示同义候选实体i、k在所述知识图谱中的直接关联度，mati、matj、matk分别表示同义候选实体i、j、k在k维空间的向量。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时上述任一项所述的工业物联网资源知识图谱构建方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一项所述的工业物联网资源知识图谱构建方法的步骤。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
上述的方案，通过对所获取的资源请求信息进行解析，得到对应的资源实体的信息，将解析得到的资源实体与预设的候选实体进行同义映射，并基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系，故可以提高工业互联网资源供给的效率和准确性。
进一步地，当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中存在关联时，依据所得到的同义候选实体在资源请求中同时出现的次数，对所述所得到的同义候选实体在所述知识图谱中的关联关系进行更新，可以对资源实体之间的关联关系进行强化，故可以进一步提高工业互联网资源供给的效率和准确性。
进一步地，通过按照预设的数据传输速率获取用户的资源请求信息，可以控制资源请求信息的进入速度，防止数据的溢出，可以提高建工业物联网资知识图谱构建的可靠性。
附图说明
图1是本发明实施例中的一种工业物联网资源知识图谱构建方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中的另一种工业物联网资源知识图谱构建方法的流程示意图；
图3是本发明实施例中一种面向工业物联网资源的知识图谱自主构建***的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例中的技术方案通过对所获取的资源请求信息进行解析，得到对应的资源实体的信息，将解析得到的资源实体与预设的候选实体进行同义映射，并基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系，故可以提高工业互联网资源供给的效率和准确性。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
图1是本发明实施例中的一种工业物联网资源知识图谱构建方法的流程示意图。参见图1，本发明实施例中的一种工业物联网资源知识图谱构建方法，具体可以包括如下的步骤：
步骤S101：获取用户的资源请求信息。
在具体实施中，所述用户可以为工业物联网中的设备或者个人。
步骤S102：对所获取的资源请求信息进行解析，得到对应的资源实体的信息。
步骤S103：将解析得到的资源实体与预设的候选实体进行同义映射，得到与解析得到的资源实体对应的同义候选实体。
在具体实施中，所述候选实体为资源供给侧所提供的标准化的资源实体。
步骤S104：基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系。
上述的方案，通过对所获取的资源请求信息进行解析，得到对应的资源实体的信息，将解析得到的资源实体与预设的候选实体进行同义映射，并基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系，故可以提高工业互联网资源供给的效率和准确性。
下面将结合图2对本发明实施例中的工业物联网资源知识图谱构建方法进行详细的介绍。
图2是本发明实施例中的另一种工业物联网资源知识图谱构建方法的流程示意图。参见图2，本发明实施例中的一种工业物联网资源知识图谱构建方法，适于构建工业物联网资源的知识图谱，具体可以包括如下的步骤：
步骤S201：获取用户的资源请求信息。
在具体实施中，为了提高工作可靠性，可以按照预设的数据传输速率获取用户的资源请求信息，以避免数据溢出。
步骤S202：对所获取的资源请求信息进行解析，得到对应的资源实体的信息。
在具体实施中，所获取的资源请求信息中携带有对应的资源实体的信息，通过对所获取的资源请求信息进行解析，可以得到用户所请求的资源实体的信息。
步骤S203：将解析得到的资源实体与预设的候选实体进行同义映射，得到与解析得到的资源实体对应的同义候选实体。
在具体实施中，用户的资源请求中所携带的资源实体与资源供给方所提供的标准化的候选实体之间可能存在一定的差异性，故在从用户的资源请求中提取对应的资源实体时，可以将解析得到的资源实体与资源供给方所提供的标准化的候选实体之间进行同义映射，以得到与解析得到的资源实体对应的同义候选实体。
在本发明一实施例中，在将解析得到的资源实体与预设的候选实体进行同义映射时，可以首先计算解析得到的资源实体与所述候选实体之间的相似度，并在确定解析得到的资源实体与至少两个所述候选实体之间的相似度均大于预设的相似度阈值时，采用支持向量机(SVM)从相似度大于所述相似度阈值的候选实体中确定解析得到的资源实体的同义资源实体。其中，解析得到的资源实体与所述候选实体之间的相似度计算方式可以根据实际的需要进行设置，在此不做限制。
步骤S204：判断所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中是否存在关联；当判断结果为否时，可以执行步骤S205；反之，则可以执行步骤S206。
在具体实施中，所述判断所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中是否存在关联，即判断所得到的同义候选实体中任两者之间是否存在直接关联关系和间接关联关系中至少一种。
步骤S205：将所得到的同义候选实体中任两者之间的关联度设置为初始关联度值，以在所述知识图谱中构建所述所得到的同义候选实体之间的关联关系。
在具体实施中，当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中既不存在直接关联关系，也不存在间接关联关系时，可以通过将所得到的同义候选实体中任两者之间的关联度设置为初始关联度值的方式，在所述知识图谱中构建所述所得到的同义候选实体之间的直接关联关系。其中，所述初始关联度值可以根据实际的需要设置，在此不做限制。
步骤S206：判断所得到的同义候选实体中任两者之间在已有的知识图谱中是否均存在直接关联；当判断结果为是时，可以执行步骤S207；反之，则可以执行步骤S208。
步骤S207：依据所得到的同义候选实体在资源请求中同时出现的次数，对所述所得到的同义候选实体在所述知识图谱中的关联关系进行更新。
在具体实施中，当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中存在直接关联时，依据所得到的同义候选实体在资源请求中同时出现的次数，对所述所得到的同义候选实体在所述知识图谱中的关联关系进行更新。
在本发明一实施例中，当每次所得到的同义候选实体在资源请求中同时出现时，对于采用如下的公式对所述所得到的同义候选实体在所述知识图谱中的关联关系进行更新：
RELi，j’＝||RELi，j+d||2；
其中，RELi，j’表示更新后的同义候选实体在所述知识图谱中的关联度，RELi，j表示更新前的同义候选实体在所述知识图谱中的关联度，d为预设的常量。
通过上述的公式，可以看出同义候选实体在资源请求中同时出现的次数越多，同时出现的出同义候选实体在所述知识图谱中的直接关联关系将会越大，可以突显同时出现的同义候选实体之间的强关联性，有效减弱资源孤岛问题，从而可以提高资源供给的准确性。
步骤S208：采用所得到的同义候选实体中一者与其他两者之间的直接关联关系，推导得到所述其他两者在所述知识图谱中的关联关系。
在具体实施中，所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中并非均存在直接关联，是指所得到的同义候选实体之间中至少有两者之间不存在直接关联关系。此时，可以首先确定与不具有直接关联关系的两个同义候选实体之间均具有直接关联关系的一同义候选实体，再采用所确定的该同义候选实体分别与该不具有直接关联关系的两个同义候选实体之间的直接关联关系，推理得到该不具有直接关联关系的两个同义候选实体在知识图谱中的直接关联关系。
在本发明一实施例中，采用如下的公式推导得到另两者在所述知识图谱中的关联关系：
RELk，j＝||RELi，j*(mati-matj)+RELi，k*(mati-matk)||2；
其中，RELk，j表示推导得到的同义候选实体j、k在所述知识图谱中的关联度，RELi，j表示同义候选实体i、j在所述知识图谱中的关联度，RELi，k表示同义候选实体i、k在所述知识图谱中的关联度，mati、matj、matk分别表示同义候选实体i、j、k在k维空间的向量。
上述对本发明实施例中的方法进行详细的描述，下面将对上述的方法对应的装置进行介绍。
图3示出了本发明实施例中的一种面向工业物联网资源的知识图谱自主构建***的结构。参见图3，一种面向工业物联网资源的知识图谱自主构建***30，可以包括：获取单元301、解析单元302、对齐单元303和关联关系构建单元304，其中：
所述获取单元301，适于获取用户的资源请求信息。在本发明一实施例中，所述获取单元301，适于按照预设的数据传输速率获取用户的资源请求信息。
所述解析单元302，适于对所获取的资源请求信息进行解析，得到对应的资源实体的信息。
所述对齐单元303，适于将解析得到的资源实体与预设的候选实体之间进行同义映射，得到与解析得到的资源实体对应的同义候选实体。在本发明一实施例中，所述对齐单元303，适于计算解析得到的资源实体与所述候选实体之间的相似度；当确定解析得到的资源实体与至少两个所述候选实体之间的相似度均大于预设的相似度阈值时，采用SVM从相似度大于所述相似度阈值的候选实体中确定解析得到的资源实体的同义资源实体。
所述关联关系构建单元304，适于基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系。
在具体实施中，所述关联关系构建单元304，适于判断所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中是否存在关联；所述关联包括直接关联和间接关联中至少一种；当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中存在关联时，判断所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中是否存在直接关联；当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中均存在直接关联时，依据所得到的同义候选实体在资源请求中同时出现的次数，对所述所得到的同义候选实体在所述知识图谱中的直接关联关系进行更新。
可选地，所述关联关系构建单元，适于采用如下的公式对所述所得到的同义候选实体在所述知识图谱中的直接关联关系进行更新：
RELi，j’＝||RELi，j+d||2；
其中，RELi，j’表示更新后的同义候选实体在所述知识图谱中的关联度，RFLi，j表示更新前的同义候选实体在所述知识图谱中的关联度，d为预设的常量。
在具体实施中，所述关联关系构建单元304，还适于当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中不存在关联时，将所得到的同义候选实体中任两者之间的直接关联度设置为初始关联度值，以在所述知识图谱中构建所述所得到的同义候选实体之间的直接关联关系。
在具体实施中，所述关联关系构建单元304，还适于确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中并非均存在直接关联时，采用所得到的同义候选实体中一者与其他两者之间的直接关联关系，推导得到所述其他两者在所述知识图谱中的直接关联关系。
在具体实施中，所述关联关系构建单元304，适于采用如下的公式推导得到所述其他两者在所述知识图谱中的直接关联关系：
RELk，j＝||RELi，j*(mati-matj)+RELi，k*(mati-matk)||2；
其中，RELk，j表示推导得到的同义候选实体j、k在所述知识图谱中的直接关联度，RELi，j表示同义候选实体i、j在所述知识图谱中的直接关联度，RELi，k表示同义候选实体i、k在所述知识图谱中的直接关联度，mati、matj、matk分别表示同义候选实体i、j、k在k维空间的向量。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行所述的工业物联网资源知识图谱构建方法的步骤。其中，所述的工业物联网资源知识图谱构建方法请参见前述部分的详细介绍，不再赘述。
本发明实施例还提供了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行所述的工业物联网资源知识图谱构建方法的步骤。其中，所述的工业物联网资源知识图谱构建方法请参见前述部分的详细介绍，不再赘述。
采用本发明实施例中的上述方案，通过对所获取的资源请求信息进行解析，得到对应的资源实体的信息，将解析得到的资源实体与预设的候选实体进行同义映射，并基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系，故可以提高工业互联网资源供给的效率和准确性。
进一步地，当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中存在关联时，依据所得到的同义候选实体在资源请求中同时出现的次数，对所述所得到的同义候选实体在所述知识图谱中的关联关系进行更新，可以对资源实体之间的关联关系进行强化，故可以进一步提高工业互联网资源供给的效率和准确性。
进一步地，通过按照预设的数据传输速率获取用户的资源请求信息，可以控制资源请求信息的进入速度，防止数据的溢出，可以提高建工业物联网资知识图谱构建的可靠性。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (10)

1.一种工业物联网资源知识图谱构建方法，其特征在于，包括：
获取用户的资源请求信息；
对所获取的资源请求信息进行解析，得到对应的资源实体的信息；
将解析得到的资源实体与预设的候选实体进行同义映射，得到与解析得到的资源实体对应的同义候选实体；
基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系。
2.根据权利要求1所述的工业物联网资源知识图谱构建方法，其特征在于，所述获取用户的资源请求信息，包括：按照预设的数据传输速率获取用户的资源请求信息。
3.根据权利要求1所述的工业物联网资源知识图谱构建方法，其特征在于，所述将解析得到的资源实体与预设的候选实体进行同义映射，得到与解析得到的资源实体对应的同义候选实体，包括：
计算解析得到的资源实体与所述候选实体之间的相似度；
当确定解析得到的资源实体与至少两个所述候选实体之间的相似度均大于预设的相似度阈值时，采用SVM从相似度大于所述相似度阈值的候选实体中确定解析得到的资源实体的同义资源实体。
4.根据权利要求1所述的工业物联网资源知识图谱构建方法，其特征在于，所述基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系，包括：
判断所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中是否存在关联；所述关联包括直接关联和间接关联中至少一种；
当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中存在关联时，判断所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中是否存在直接关联；
当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中均存在直接关联时，依据所得到的同义候选实体在资源请求中同时出现的次数，对所述所得到的同义候选实体在所述知识图谱中的直接关联关系进行更新。
5.根据权利要求4所述的工业物联网资源知识图谱构建方法，其特征在于，采用如下的公式对所述所得到的同义候选实体在所述知识图谱中的直接关联关系进行更新：
RELi，j’＝||RELi，j+d||2；
其中，RELi，j’表示更新后的同义候选实体在所述知识图谱中的直接关联度，RELi，j表示更新前的同义候选实体在所述知识图谱中的直接关联度，d为预设的常量。
6.根据权利要求5所述的工业物联网资源知识图谱构建方法，其特征在于，当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中不存在关联时，所述基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系，还包括：
将所得到的同义候选实体中任两者之间的直接关联度设置为初始关联度值，以在所述知识图谱中构建所述所得到的同义候选实体之间的直接关联关系。
7.根据权利要求6所述的工业物联网资源知识图谱构建方法，其特征在于，当确定所得到的同义候选实体之间在已有的知识图谱中并非均存在直接关联时，所述基于映射得到的同义候选实体，构建解析得到的资源实体在知识图谱中的关联关系，还包括：
采用所得到的同义候选实体中一者与其他两者之间的直接关联关系，推导得到所述其他两者在所述知识图谱中的直接关联关系。
8.根据权利要求7所述的工业物联网资源知识图谱构建方法，其特征在于，采用如下的公式推导得到所述其他两者在所述知识图谱中的直接关联关系：
RELk，j＝||RELi，j*(mati-matj)+RELi，k*(mati-matk)||2；
其中，RELk，j表示推导得到的同义候选实体j、k在所述知识图谱中的直接关联度，RELi，j表示同义候选实体i、j在所述知识图谱中的直接关联度，RELi，k表示同义候选实体i、k在所述知识图谱中的直接关联度，matj、matj、matk分别表示同义候选实体i、j、k在k维空间的向量。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1至8任一项所述的工业物联网资源知识图谱构建方法的步骤。
10.一种终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求1至8任一项所述的工业物联网资源知识图谱构建方法的步骤。
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