买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明公开了一种基于在线图处理技术面向知识图谱的知识推理方法，通过结合数据的融合和存储方法，利用信息维上卷、拓扑维上卷、共享网络解决了项目研发设计过程中产生大量文本、运行数据、计算数据等多模态数据，缺乏统一的存储和自动关联，导致缺少知识的挖掘与探索发现的问题以及现有OLGP技术分析能力不足的缺陷，实现了多源异构数据的管理和知识的深度多维度多层次呈现与挖掘利用，满足了用户对大规模多模态数据复杂查询分析的计算需求，为项目设备的设计、安全和维护提供更加深刻的洞察和支持，赋予在线图处理技术全新的生命力和应用价值。

主权项：1.一种基于在线图处理技术面向知识图谱的知识推理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对待处理的文本信息通过分词，去停用词，词性标注将所述文本信息转化为三元组，再对每个三元组进行数据融合，并对数据进行纠错；步骤2，在MySQL数据库中创建表格，插入数据语句，将处理后的数据以关系型数据的形式存储于MySQL数据库中；步骤3，在MySQL数据库的关系表中，以项目作为维度，项目的设备组成结构图作为度量值；将不同项目的设备知识图谱执行信息维上卷计算，图谱合并的过程包括节点的合并以及边的合并，在合并后的树状结构中，对每个实体计算出其概率值属性；步骤4，将MySQL数据库中的知识图谱中的零件类型的节点依据其拓扑维属性-尺寸值进行上卷，形成若干处于高拓扑维度的零件节点；同时，将与不同尺寸大小范围的零件节点相关联的材料类型的节点依据其拓扑维属性-化学成分含量进行上卷，形成若干处于高拓扑维度的高维材料节点；步骤5，对于MySQL数据库中知识图谱中设备、组件、次组件、零件这四种概念层次类型的节点，分别计算得到四个不同的共享网络，每个共享网络描述处于同一层次的所有实体之间存在的共享低层次实体的关系，得到基于网络的结构，路径，实体间关系的数据结构图谱；所述步骤5中，具体实现过程如下：利用知识图谱中节点之间的组成关系和隐藏的共享关系展开计算推理，而这些知识保存于关系表中；对于任一节点，从MySQL数据库中的关系表中查询所有参与了其组成结构的节点，即查询关系表中头实体ID为该节点的所有尾实体ID，再根据查询结果进一步在关系表中查询所有与该节点具有共享关系的同层次节点，即查询关系表中尾实体包括了前述查询结果中ID值的所有头实体ID值，通过两次查询确定所有与该节点具备共享关系的节点，关系的权重值为两节点的属性值之差的绝对值除以归一化参数，最后将计算得到的结果插入到关系表中即可；对于任一层次的所有节点重复上述过程，便得到了体现出任一层次节点之间共享关系的共享网络；步骤6，在步骤5中已计算得出的不同层次的共享网络的基础上，再结合网络中节点的拓扑维属性，将共享网络的同类型节点中所有拓扑维属性值处于同一范围内的节点合并为高维节点，对原共享网络进行拓扑维上卷，得到包括新的拓扑结构的由高维节点组成的新共享网络；所述步骤6中，具体实现过程如下：在经拓扑维合并得到的高维节点的基础上，进一步结合节点之间的共享关系，从而得到高维节点与高维节点之间深层次的关联关系；将每个零件层高维节点对应的合并前的几个原先低维节点的ID值作为属性值存放进实体属性表对应的表项中，所述ID值存放于步骤4中的列表中，该操作取出了拓扑维上卷得到的高维节点信息,查询关系表中关系类型为共享材料的所有边的头实体和尾实体，即将步骤5中存储于关系表中的共享网络中所有边的头尾低维节点ID取出，该操作取出了节点之间的共享关系；根据得到的共享网络中每条边的头尾低维节点ID从实体属性表中查询其对应的高维节点ID值，从而得到每对具有共享关联关系的零件层高维节点，这一步结合了拓扑维合并得到的高维实体信息和共享网络；最后将计算得到的具备隐含的共享关联关系的高维节点ID对存放入关系表中以供用户查询分析。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川大学 一种基于在线图处理技术面向知识图谱的知识推理方法