CN113569007B - 一种处理知识服务资源的方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种处理知识服务资源的方法、装置及存储介质，方法包括：从多个渠道获取第一资源集合，基于所述第一资源集合中各知识服务资源的资源属性和目录信息，对所述第一资源集合中各知识服务资源分别进行碎片化处理，得到第二资源集合；对各知识服务资源进行融合处理和分层结构化处理，得到分层递阶结构；分别对分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签；根据各知识服务资源设置对应的资源标签建立知识服务资源标签体系；从客户端接收用户的关键词，当基于所述知识服务资源标签体系匹配到与关键词关联的目标知识服务资源后，向客户端发送目标知识服务资源。本方案能够提高响应用户的速度以及提供更准确的知识服务资源。

Description

一种处理知识服务资源的方法、装置及存储介质

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，具体涉及一种处理知识服务资源的方法、装置及存储介质。

背景技术

出版行业虽然能够为用户提供知识服务资源，但是，现有知识服务资源的内部组织依赖于传统的分层体系结构，缺乏针对数字传播领域中知识服务资源的统一描述标准，进而导致基于分层体系架构进行存储时的存储效率一般。

发明内容

本申请实施例提供一种处理知识服务资源的方法、装置及存储介质，能够提高响应用户的速度以及提供更准确的知识服务资源，以及不断的优化知识服务资源标签体系，以及丰富知识服务资源标签体系中的知识服务资源，进而为用户提供更丰富多样、更全面的知识服务资源。

第一方面，本申请实施例提供了一种处理知识服务资源的方法，所述方法包括：

从多个渠道获取第一资源集合，所述第一资源集合包括多种知识服务资源；

基于所述第一资源集合中各知识服务资源的资源属性和目录信息，对所述第一资源集合中各知识服务资源分别进行碎片化处理，得到第二资源集合；

对所述第二资源集合中的各知识服务资源进行融合处理和分层结构化处理，得到分层递阶结构；

分别对所述分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签；

根据所述分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签建立知识服务资源标签体系；

从客户端接收用户的查询消息，所述查询消息中包括知识服务资源的关键词；

当基于所述知识服务资源标签体系，在所述分层递阶结构中匹配到与所述关键词关联的目标知识服务资源后，向所述客户端发送所述目标知识服务资源。

第二方面，本申请实施例还提供一种资源处理装置，所述资源处理装置包括：

收发模块，用于从多个渠道获取第一资源集合，所述第一资源集合包括多种知识服务资源；

处理模块，用于基于所述第一资源集合中各知识服务资源的资源属性和目录信息，对所述第一资源集合中各知识服务资源分别进行碎片化处理，得到第二资源集合；对所述第二资源集合中的各知识服务资源进行融合处理和分层结构化处理，得到分层递阶结构；

所述处理模块还用于分别对所述分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签；根据所述分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签建立知识服务资源标签体系；

所述收发模块还用于从客户端接收用户的查询消息，所述查询消息中包括知识服务资源的关键词；当所述处理模块基于所述知识服务资源标签体系，在所述分层递阶结构中匹配到与所述关键词关联的目标知识服务资源后，向所述客户端发送所述目标知识服务资源。

第三方面，本申请实施例还提供了一种处理设备，包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，处理器调用存储器中的计算机程序时执行本申请实施例提供的任一种处理知识服务资源的方法中的步骤。

第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有多条指令，指令适于处理器进行加载，以执行本申请实施例提供的任一种处理知识服务资源的方法中的步骤。

从以上内容可得出，本申请具有以下的有益效果：

1、通过建立知识服务资源标签体系，并基于知识服务资源标签体系对用户的查询消息进行检索，能够提高响应用户的速度以及提供更准确的知识服务资源；

2、通过对知识服务资源标签体系更新，能够不断的优化知识服务资源标签体系，以及丰富知识服务资源标签体系中的知识服务资源，进而为用户提供更丰富多样、更全面的知识服务资源。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请中处理知识服务资源的方法的一种流程示意图；

图2是本申请中资源处理装置的一种结构示意图；

图3是本申请处理设备的一种结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在以下的说明中，本申请的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，这些步骤及操作将有数次提到由计算机执行，本文所指的计算机执行包括了由代表了以一结构化型式中的数据的电子信号的计算机处理单元的操作。此操作转换该数据或将其维持在该计算机的内存***中的位置处，其可重新配置或另外以本领域测试人员所熟知的方式来改变该计算机的运作。该数据所维持的数据结构为该内存的实***置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本申请原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域测试人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。

本申请的原理使用许多其它泛用性或特定目的运算、通信环境或组态来进行操作。所熟知的适合用于本申请的运算***、环境与组态的范例可包括(但不限于)手持电话、个人计算机、服务器、多处理器***、微电脑为主的***、主架构型计算机、及分布式运算环境，其中包括了任何的上述***或装置。

本申请中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。

首先，在介绍本申请实施例之前，先介绍下本申请关于应用背景的相关内容。

知识的粒度性反映了人类认识世界的基本特征，用户对知识的需求表现为不同的粒度：知识点(节)、知识单元(章)、课程(书)、专业(领域)知识体系等，一种知识需求(如二次函数优化问题)对应多种资源(课件、微课、试题等)。此外，不同用户的认知能力与学习目的不同，对资源的难易程度、呈现形式(文本或多媒体)等需求不同。为精准服务用户，绑定与推送用户所需资源或资源包，需要对知识服务资源进行多粒度划分(知识碎片化)，明确知识需求与资源之间的多粒度映射关系，构建标准化的多粒度资源标签体系。而传统知识服务仍以单粒度知识服务(书)为主，知识服务资源也只有简单的标签标识(如作者、出版社、ISBN等)，无法满足用户对个性化多粒度知识服务的需求。针对该问题，本项目基于统一知识服务资源库中分布式多样化的动态资源，以图书、期刊、试题等出版物为核心，研究基于语义的多粒度知识服务资源融合技术，包括知识服务资源粒度空间模型、多粒度标签体系构建技术和标签体系更新技术，在知识层面满足个性化知识供应体系的需要。

本申请提供的处理知识服务资源的方法的执行主体可以为本申请提供的装置，或者集成了该装置的服务器。

下面，开始介绍本申请提供的处理知识服务资源的方法。

参阅图1，图1示出了本申请处理知识服务资源的方法的一种流程示意图，本申请提供的方法，具体可包括如下步骤：

101，从多个渠道获取第一资源集合。

其中，所述第一资源集合包括多种知识服务资源。

102、基于所述第一资源集合中各知识服务资源的资源属性和目录信息，对所述第一资源集合中各知识服务资源分别进行碎片化处理，得到第二资源集合。

103、对所述第二资源集合中的各知识服务资源进行融合处理和分层结构化处理，得到分层递阶结构。

104、分别对所述分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签。

105、根据所述分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签建立知识服务资源标签体系。

具体来说，围绕图书、期刊、试卷等粗粒度知识服务资源，建立文档拆分技术企业标准和标注技术企业标准，基于资源的属性信息(ISBN、语种、作者、资源类型、出版日期、出版者、主题词等)和目录信息，对知识服务资源进行“碎片化”处理。针对细粒度、碎片化的知识服务资源，研究基于语义的多粒度概念融合技术，建立知识服务资源的分层递阶结构，使得知识服务资源变得有序化、结构化。在此基础上，开发知识服务资源自动标引工具，实现对所有资源知识属性、难度属性、题型属性等属性的标引操作，建立标准化的知识服务资源标签体系，方便资源的检索和二次使用，提高了推送和定制知识服务资源的速度和准确性。

106、从客户端接收用户的查询消息。

其中，所述查询消息中包括知识服务资源的关键词。

107、当基于所述知识服务资源标签体系，在所述分层递阶结构中匹配到与所述关键词关联的目标知识服务资源后，向所述客户端发送所述目标知识服务资源。

一些实施例中，对于已经建立好的知识服务资源标签体系，还可能由于后续新的知识服务的引入或者基于原有知识服务资源的更新而发生更新。本申请可采用基于相似度的知识服务资源增量更新更新机制(包括泛化、剪枝、细化和拆分)，实现对知识服务资源标签体系的更新。下面分别从因新的知识服务的引入或者基于原有知识服务资源的更新而发生更新两个方面来介绍：

一、因新的知识服务的引入而更新知识服务资源标签体系

因新的知识服务的引入而更新知识服务资源标签体系的具体操作流程包括：

获取所述分层递阶结构中的第一知识服务资源的更新数据；

将所述更新数据***所述目标知识服务资源中，以更新所述第一知识服务资源。如果更新数据是第一知识服务资源中没有的新数据，则基于第一知识服务资源进行增量更新；若果更新数据是基于第一知识服务资源中的原始数据进行的更新，则对所述第一知识服务资源进行差异更新；如果更新数据同时包含第一知识服务资源中没有的第一数据，以及基于第一知识服务资源中的原始数据进行更新的第二数据，则对于第一数据基于第一知识服务资源进行增量更新，以及基于第二数据对所述第一知识服务资源进行差异更新。

二、因基于原有知识服务资源的更新知识服务资源标签体系

下面以方式a和方式b分别说明因基于原有知识服务资源的更新知识服务资源标签体系的操作流程：

方式a中，更新知识服务资源标签体系的具体操作流程包括：

获取待处理的新知识服务资源；

若所述分层递阶结构中不存在与所述新知识服务资源之间的相似度高于第一相似度的知识服务资源，则对所述新知识服务资源进行泛化、剪枝、细化和拆分处理；

对所述新知识服务资源设置资源标签，以更新所述知识服务资源标签体系。

方式b中，更新知识服务资源标签体系的具体操作流程包括：

获取待处理的新知识服务资源；

若确定所述新知识服务资源与第二知识服务资源之间的相似度高于第一相似度，则基于所述新知识服务资源对所述第二知识服务资源进行增量更新；所述第二知识服务资源为所述分层递阶结构中的知识服务资源。

可见，通过对知识服务资源标签体系更新，能够不断的优化知识服务资源标签体系，以及丰富知识服务资源标签体系中的知识服务资源，进而为用户提供更丰富多样、更全面的知识服务资源。

一些实施例中，为精准服务用户，打造个性化知识服务体系，本项目融合用户时空行为信息，通过对用户时空行为的数据挖掘和细粒度分析，获取用户动态兴趣，快速准确地向用户推送所需要的知识服务资源，满足特定场景的用户个性化知识服务需求，可基于时空行为特征的用户兴趣建模。具体来说，所述方法还包括：

获取用户的用户时空行为信息，所述用户时空行为信息包括用户标识、时间、行为类型和知识服务资源兴趣点；

对所述用户时空行为进行兴趣特征挖掘和细粒度分析，建立用户兴趣图谱；

根据所述用户兴趣图谱向所述用户发送推荐信息，所述推荐信息指示与所述用户兴趣图谱的知识服务资源。

例如，基于知识图谱中的资源分类体系，对兴趣分类标准、相关概念进行***分析，明确兴趣概念的范围，兴趣概念之间的关系(is kind of、part of、same as等)，构建通用的兴趣领域本体；在此基础上，进一步研究如何基于兴趣领域本体的概念、关系和规则，正确融入用户时空行为信息，包括用户标识、时间、行为类型(浏览、购买、评论等)、兴趣点(知识服务资源)，构建用户兴趣图谱，描述个性化、动态化的兴趣特征。

可见，本申请实施例中，由于对所述第二资源集合中的各知识服务资源进行融合处理和分层结构化处理，得到分层递阶结构；分别对所述分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签；根据所述分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签建立知识服务资源标签体系。因此，一方面中，通过建立知识服务资源标签体系，并基于知识服务资源标签体系对用户的查询消息进行检索，能够提高响应用户的速度以及提供更准确的知识服务资源；另一方面中，通过对知识服务资源标签体系更新，能够不断的优化知识服务资源标签体系，以及丰富知识服务资源标签体系中的知识服务资源，进而为用户提供更丰富多样、更全面的知识服务资源。

为便于更好的实施本申请方法，本申请实施例还提供资源处理装置20。

请参阅图2，图2为本申请资源处理装置20的一种结构示意图，其中该资源处理装置20具体可包括如下结构：

收发模块201，用于从多个渠道获取第一资源集合，所述第一资源集合包括多种知识服务资源；

处理模块202，用于基于所述第一资源集合中各知识服务资源的资源属性和目录信息，对所述第一资源集合中各知识服务资源分别进行碎片化处理，得到第二资源集合；对所述第二资源集合中的各知识服务资源进行融合处理和分层结构化处理，得到分层递阶结构；

所述处理模块202还用于分别对所述分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签；根据所述分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签建立知识服务资源标签体系；

所述收发模块201还用于从客户端接收用户的查询消息，所述查询消息中包括知识服务资源的关键词；当所述处理模块202基于所述知识服务资源标签体系，在所述分层递阶结构中匹配到与所述关键词关联的目标知识服务资源后，向所述客户端发送所述目标知识服务资源。

一种实施例中，所述处理模块202还用于：

获取所述分层递阶结构中的第一知识服务资源的更新数据；

将所述更新数据***所述目标知识服务资源中，以更新所述第一知识服务资源。

一种实施例中，所述处理模块202还用于：

通过所述收发模块201获取待处理的新知识服务资源；

若所述分层递阶结构中不存在与所述新知识服务资源之间的相似度高于第一相似度的知识服务资源，则对所述新知识服务资源进行泛化、剪枝、细化和拆分处理；

对所述新知识服务资源设置资源标签，以更新所述知识服务资源标签体系。

一些实施例中，所述处理模块202还用于：

通过所述收发模块201获取待处理的新知识服务资源；

若确定所述新知识服务资源与第二知识服务资源之间的相似度高于第一相似度，则基于所述新知识服务资源对所述第二知识服务资源进行增量更新；所述第二知识服务资源为所述分层递阶结构中的知识服务资源。

一些实施例中，所述处理模块202还用于：

通过所述收发模块201获取用户的用户时空行为信息，所述用户时空行为信息包括用户标识、时间、行为类型和知识服务资源兴趣点；

对所述用户时空行为进行兴趣特征挖掘和细粒度分析，建立用户兴趣图谱；

根据所述用户兴趣图谱，通过所述收发模块201向所述用户发送推荐信息，所述推荐信息指示与所述用户兴趣图谱的知识服务资源。

本申请还提供了处理设备，参阅图3，图3示出了本申请处理设备的一种结构示意图，具体的，本申请提供的处理设备包括处理器，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如图1对应的实施例的各步骤；或者，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如图2对应实施例中各模块的功能。

示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在计算机装置中的执行过程。

处理设备可包括，但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，示意仅仅是处理设备的示例，并不构成对处理设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如处理设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，处理器、存储器、输入输出设备以及网络接入设备等通过总线相连。

处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，处理器是处理设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个处理设备的各个部分。

存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现计算机装置的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据处理设备的使用所创建的数据(比如音频数据、视频数据等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置、处理设备及其相应模块的具体工作过程，可以参考如图1对应的实施例的说明，具体在此不再赘述。

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可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。

为此，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本申请如图1对应的实施例中的步骤，具体操作可参考本申请实施例中处理知识服务资源的方法的说明，在此不再赘述。

其中，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。

由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本申请如图1对应的实施例中的步骤，因此，可以实现本申请实施例中处理知识服务资源的方法所能实现的有益效果，详见前面的说明，在此不再赘述。

以上对本申请提供的一种处理知识服务资源的方法、装置、处理设备及计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (3)

1.一种处理知识服务资源的方法，其特征在于，所述方法包括：

从多个渠道获取第一资源集合，所述第一资源集合包括多种知识服务资源；

基于所述第一资源集合中各知识服务资源的资源属性和目录信息，对所述第一资源集合中各知识服务资源分别进行碎片化处理，得到第二资源集合；

对所述第二资源集合中的各知识服务资源进行融合处理和分层结构化处理，得到分层递阶结构；

分别对所述分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签；

根据所述分层递阶结构中的各知识服务资源设置对应的资源标签建立知识服务资源标签体系；

从客户端接收用户的查询消息，所述查询消息中包括知识服务资源的关键词；

当基于所述知识服务资源标签体系，在所述分层递阶结构中匹配到与所述关键词关联的目标知识服务资源后，向所述客户端发送所述目标知识服务资源；

所述方法还包括：

获取所述分层递阶结构中的第一知识服务资源的更新数据；

将所述更新数据***所述目标知识服务资源中，以更新所述第一知识服务资源；

所述方法还包括：

获取待处理的新知识服务资源；

若所述分层递阶结构中不存在与所述新知识服务资源之间的相似度高于第一相似度的知识服务资源，则对所述新知识服务资源进行泛化、剪枝、细化和拆分处理；

对所述新知识服务资源设置资源标签，以更新所述知识服务资源标签体系；

所述方法还包括：

获取待处理的新知识服务资源；

若确定所述新知识服务资源与第二知识服务资源之间的相似度高于第一相似度，则基于所述新知识服务资源对所述第二知识服务资源进行增量更新；所述第二知识服务资源为所述分层递阶结构中的知识服务资源；

所述方法还包括：

获取用户的用户时空行为信息，所述用户时空行为信息包括用户标识、时间、行为类型和知识服务资源兴趣点；

对所述用户时空行为进行兴趣特征挖掘和细粒度分析，建立用户兴趣图谱；

根据所述用户兴趣图谱向所述用户发送推荐信息，所述推荐信息指所述用户兴趣图谱的知识服务资源。

2.一种处理设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行如权利要求1所述的方法。

3.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1所述的方法。