利用语义图生成对象之间的关联强度的方法和设备技术

本发明专利技术公开了一种利用语义图生成对象之间的关联强度的方法和设备。该方法包括：按照预先确定的针对对象的语义图结构，从与对象相关联的数据集构建语义图，其中，语义图的节点包括对象节点和与对象相关联的关联数据节点，两节点之间的边表明两节点之间存在语义关系，边的权重表明语义关系的强弱；在语义图中搜索第一对象节点与第二对象节点之间满足条件的语义路径；根据每个语义路径包括的边的权重，计算每个语义路径的关联强度；以及根据每个语义路径的关联强度和每个语义路径的权重，计算第一对象节点和第二对象节点之间的关联强度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术一般地涉及信息处理领域。具体而言，本专利技术涉及一种能够利用语义图生成对象之间的关联强度的方法和设备。
技术介绍
近年来，随着信息技术的发展，各行各业都进行着信息化的变革。信息化促进了各行业的发展，便利了人们的生活。信息的基础是数据，如何利用数据是关键。现实世界中的对象之间存在关联，抽象的数据之间也存在关联。基于关联数据可以针对现实世界中的对象进行各种处理，例如推荐。本专利技术着眼于如何利用语义图来挖掘对象之间的关联关系，分析对象之间的关联强度，进而可以进行对象之间的推荐。
技术实现思路
在下文中给出了关于本专利技术的简要概述，以便提供关于本专利技术的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本专利技术的穷举性概述。它并不是意图确定本专利技术的关键或重要部分，也不是意图限定本专利技术的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。本专利技术的目的是提出了一种能够生成对象之间的关联强度的方法和设备。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种利用语义图生成对象之间的关联强度的方法，该方法包括：按照预先确定的针对对象的语义图结构，从与对象相关联的数据集构建语义图，其中，语义图的节点包括对象节点和与对象相关联的关联数据节点，两节点之间的边表明两节点之间存在语义关系，边的权重表明语义关系的强弱；在语义图中搜索第一对象节点与第二对象节点之间满足条件的语义路径；根据每个语义路径包括的边的权重，计算每个语义路径的关联强度；以及根据每个语义路径的关联强度和每个语义路径的权重，计算第一对象节点和第二对象节点之间的关联强度。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种利用语义图生成对象之间的关联强度的设备，该设备包括：语义图构建装置，被配置为：按照预先确定的针对对象的语义图结构，从与对象相关联的数据集构建语义图，其中，语义图的节点包括对象节点和与对象相关联的关联数据节点，两节点之间的边表明两节点之间存在语义关系，边的权重表明语义关系的强弱；语义路径搜索装置，被配置为：在语义图中搜索第一对象节点与第二对象节点之间满足条件的语义路径；语义路径关联强度计算装置，被配置为：根据每个语义路径包括的边的权重，计算每个语义路径的关联强度；以及节点间关联强度计算装置，被配置为：根据每个语义路径的关联强度和每个语义路径的权重，计算第一对象节点和第二对象节点之间的关联强度。另外，根据本专利技术的另一方面，还提供了一种存储介质。所述存储介质包括机器可读的程序代码，当在信息处理设备上执行所述程序代码时，所述程序代码使得所述信息处理设备执行根据本专利技术的上述方法。此外，根据本专利技术的再一方面，还提供了一种程序产品。所述程序产品包括机器可执行的指令，当在信息处理设备上执行所述指令时，所述指令使得所述信息处理设备执行根据本专利技术的上述方法。附图说明参照下面结合附图对本专利技术的实施例的说明，会更加容易地理解本专利技术的以上和其它目的、特点和优点。附图中的部件只是为了示出本专利技术的原理。在附图中，相同的或类似的技术特征或部件将采用相同或类似的附图标记来表示。附图中：图1示出了根据本专利技术的实施例的利用语义图生成对象之间的关联强度的方法的流程图；图2示出了表1对应的语义图的示例；图3示出了根据本专利技术的实施例的利用语义图生成对象之间的关联强度的设备的结构方框图；以及图4示出了可用于实施根据本专利技术的实施例的方法和设备的计算机的示意性框图。具体实施方式在下文中将结合附图对本专利技术的示范性实施例进行详细描述。为了清楚和简明起见，在说明书中并未描述实际实施方式的所有特征。然而，应该了解，在开发任何这种实际实施方式的过程中必须做出很多特定于实施方式的决定，以便实现开发人员的具体目标，例如，符合与系统及业务相关的那些限制条件，并且这些限制条件可能会随着实施方式的不同而有所改变。此外，还应该了解，虽然开发工作有可能是非常复杂和费时的，但对得益于本公开内容的本领域技术人员来说，这种开发工作仅仅是例行的任务。在此，还需要说明的一点是，为了避免因不必要的细节而模糊了本专利技术，在附图中仅仅示出了与根据本专利技术的方案密切相关的装置结构和/或处理步骤，而省略了与本专利技术关系不大的其他细节。另外，还需要指出的是，在本专利技术的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。为了便于理解，下文中将以向研究者推荐学术事件为例进行描述，学术事件例如是学术会议、学术期刊、研讨会等。然而，应理解的是也可以向学术事件推荐研究者，因此，无论是研究者还是学术事件都是本文中的概念“对象”的下位概念，并且推荐的基础是对象之间，即研究者和学术事件之间的关联强度。其它的例子包括向学术会议推荐会议地点等。可见，根据本专利技术的方法和设备能够深入挖掘对象(如研究者和学术事件)之间的关系(关联)并加以量化(关联强度)，并可基于关联强度进行推荐。下面将参照图1描述根据本专利技术的实施例的利用语义图生成对象之间的关联强度的方法的流程。图1示出了根据本专利技术的实施例的利用语义图生成对象之间的关联强度的方法的流程图。如图1所示，根据本专利技术的实施例的关联强度生成方法包括如下步骤：按照预先确定的针对对象的语义图结构，从与对象相关联的数据集构建语义图，其中，语义图的节点包括对象节点和与对象相关联的关联数据节点，两节点之间的边表明两节点之间存在语义关系，边的权重表明语义关系的强弱(步骤S1)；在语义图中搜索第一对象节点与第二对象节点之间满足条件的语义路径(步骤S2)；根据每个语义路径包括的边的权重，计算每个语义路径的关联强度(步骤S3)；以及根据每个语义路径的关联强度和每个语义路径的权重，计算第一对象节点和第二对象节点之间的关联强度(步骤S4)。在步骤S1中，按照预先确定的针对对象的语义图结构，从与对象相关联的数据集构建语义图，其中，语义图的节点包括对象节点和与对象相关联的关联数据节点，两节点之间的边表明两节点之间存在语义关系，边的权重表明语义关系的强弱。具体地说，根据本专利技术，已经预先确定了针对对象的语义图结构。例如，针对研究者和学术事件的语义图结构中包括如下节点：研究者节点、学术事件节点(也可以细分为学术会议节点、学术期刊节点、研讨会节点)、研究领域关键词节点、学术事件发生地点节点、学术事件发生时间节点等。其中，在生成研究者和学术事件之间的关联强度的应用中，研究者节点、学术事件节点是对象节点，语义图结构中的其它节点，如研究领域关键词节点、学术事件发生地点节点、学术事件发生时间节点等，是与对象相关联的关联数据节点。在生成学术会议与学术事件发生地点之间的关联强度的应用中，学术会议节点、学术事件发生地点节点是对象节点，语义图结构中的其它节点是与对象相关联的关联数据节点。可见，上述语义图结构同时也是针对学术会议与学术事件发生地点的语义图结构。本领域技术人员能够理解，可以根据语义关系、逻辑关系等预先确定针对各种对象的各种语义图结构。另外，与对象相关联的数据集必须包括对象的数据，但不必须包括针对对象的语义图结构中所预定义的所有节点的数据。语义图结构中的两节点之间的边表明两节点之间存在语义关系。例如，研究者U的论文发表在学术事件E上，那么节点U本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用语义图生成对象之间的关联强度的方法，包括：按照预先确定的针对对象的语义图结构，从与对象相关联的数据集构建语义图，其中，语义图的节点包括对象节点和与对象相关联的关联数据节点，两节点之间的边表明两节点之间存在语义关系，边的权重表明语义关系的强弱；在语义图中搜索第一对象节点与第二对象节点之间满足条件的语义路径；根据每个语义路径包括的边的权重，计算每个语义路径的关联强度；以及根据每个语义路径的关联强度和每个语义路径的权重，计算第一对象节点和第二对象节点之间的关联强度。

【技术特征摘要】
1.一种利用语义图生成对象之间的关联强度的方法，包括：按照预先确定的针对对象的语义图结构，从与对象相关联的数据集构建语义图，其中，语义图的节点包括对象节点和与对象相关联的关联数据节点，两节点之间的边表明两节点之间存在语义关系，边的权重表明语义关系的强弱；在语义图中搜索第一对象节点与第二对象节点之间满足条件的语义路径；根据每个语义路径包括的边的权重，计算每个语义路径的关联强度；以及根据每个语义路径的关联强度和每个语义路径的权重，计算第一对象节点和第二对象节点之间的关联强度。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述条件包括：语义路径的两端点为第一对象节点和第二对象节点；语义路径不包括循环。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述条件还包括：语义路径包含的节点个数小于特定阈值。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据每个语义路径包括的边的权重，计算每个语义路径的关联强度包括：计算每个语义路径包括的所有边的权重的乘积，作为该语义路径的关联强度。5.如权利要求1所述的方法，其中，所述语义路径的权重取决于语义路径所属于的语义路径类，每个语义路径类具有预定的权重。6.如权利要求5所述的方法，其中，所述语义路径类的权重根据该类语义路径包含的节点个数、节点种类、节点顺序的至少之一确定。7.如权利要求5所...

【专利技术属性】
技术研发人员：缪庆亮，孟遥，方瑞玉，房璐，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP