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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：一种基于知识图谱的果树病虫害智慧云知识服务系统及方法，其特征包括知识获取与加工模块，对果树病虫害原始数据进行知识抽取与表示；知识存储模块，利用Neo4j图数据库存储果树病虫害本体与特征实体关系图谱，基于SOA设计核心业务服务API接口，提供数据交互服务，Docker容器封装系统应用，使系统平台具有高可移植性和可扩展性；知识推理与应用模块，提供知识推理以及相关防治知识推荐功能。借此，本系统可以给农户或农场企业提供果树病虫害知识精确检索服务，果树病虫害防治知识与相关资源推荐服务。

主权项：1.一种基于知识图谱的果树病虫害智慧云知识服务系统，其特征在于，包括以下模块：知识获取与加工模块，对果树病虫害原始数据进行知识抽取与表示；知识存储模块，利用Neo4j图数据库存储果树病虫害本体与特征实体关系图谱，基于SOA设计核心业务服务API接口，提供数据交互服务，Docker容器封装系统应用，使系统平台具有高移植性和可扩展性；知识推理与应用模块，提供知识推理以及相关防治知识推荐功能；对果树病虫害原始数据进行知识抽取与表示具体为：利用正则表达式、Pandas以及Xpath对半结构化数据、非结构化数据进行自动化数据清洗，其中Excel数据利用Pandas对其中缺省数据进行过滤，XML数据以及HTML文本数据通过Xpath路径查询语言筛选其中包含病虫害特征节点，结合正则表达式，将数据处理为结构化数据；利用中文分词对结构化数据进行分词，词性标注以及命名实体识别方法筛选病虫害特征实体；利用Word2Vec词向量模型对非结构化数据训练，利用词向量表示病虫害特征实体，利用余弦相似度算法计算病虫害特征实体与本体的关联程度，过滤关联度小于预设阈值的病虫害特征实体；利用三元组表示法描述病虫害特征实体与本体关系，其中病虫害本体包含属性为ID、名称、别名、图片、发病部位、发病规律、症状以及防治方法；其中结构化数据包含病虫害防治相关知识书籍或视频资源，利用三元组表示法描述其关系，防治知识本体包含属性为ID、名称、资源类型、存储地址、图片；知识存储模块，利用Neo4j图数据库提供果树病虫害知识图谱存储服务，保存病虫害本体与特征实体关系以及相关防治知识本体关系；基于SOA将果树病虫害知识服务系统按照服务功能进行拆分，设计API接口包括用户身份验证服务接口、用户权限控制服务接口、果树病虫害特征实体提取服务接口、病虫害知识推理与检索服务接口、病虫害图像识别服务接口、病虫害知识推荐服务接口；利用Mysql关系型数据库提供用户相关数据存储服务以及相关系统访问日志存储服务；利用Redis分布式缓存数据库提供API接口访问缓存服务；利用Docker容器技术，将本系统平台知识服务应用进行封装；知识推理与应用模块，提供知识推理以及相关防治知识推荐功能具体为：针对用户查询描述信息进行中文分词、词性标注以及命名实体识别，提取病虫害特征实体，将特征实体用Word2Vec模型表示为词向量，再对特征实体与知识库中病虫害特征实体知识节点做关联度计算，过滤掉弱关联度实体；利用提取的特征实体与知识库中特征实体知识节点做映射，检索相关联的病虫害本体知识节点信息，并根据公式1计算该特征实体节点集与本体知识节点关联程度，对关联程度结果集进行排序得到第一检索结果向量集S； 其中，Nodei.in表示检索结果中，病虫害本体知识节点入度，Nodej,out表示检索结果中，病虫害特征实体节点出度，n表示病虫害特征实体节点个数；利用图像分类模型对用户上传的病虫害图片进行识别，得到结果向量集C，并利用公式2融合得到的向量集S、C，得到检索结果Result知识节点； 利用知识推理方法获取与检索结果Result知识节点关系为“防治”的知识节点，三元组表示法描述为？，防治，Result，通过知识推理与计算得到相关防治知识节点信息，实现知识推荐服务。

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