一种基于元素多维频度关联计算的数据图谱、信息图谱和知识图谱架构的语义建模方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种基于元素多维频度关联计算的数据图谱、信息图谱和知识图谱架构的语义建模方法
本专利技术是一种基于元素多维频度关联计算的数据图谱、信息图谱和知识图谱架构的语义建模方法，在数据图谱、信息图谱和知识图谱上通过计算数据、信息和知识的频度辅助软件设计过程，提高建模抽象层次。
技术介绍
软件开发从产生到现在历经了数种体系结构的变革，从传统的体系结构阶段到基于组件的体系结构阶段，再到面向服务的体系结构阶段，每次变革都是为了应对不断增加的软件复杂度。随着软件应用规模的逐步扩大，应用层次的逐步深入，软件开发复杂度日益增加。面对复杂多变的软件需求，如何减少开发成本，如何充分利用现有的资源提高软件可重用性，成为了一个迫切需要解决的问题。本专利技术将数据、信息和知识层面的整个系统设计流程模型化为数据、信息和知识生命周期中数据共享、信息传递和知识创建控制的阶段，将相应的数据、信息和知识处理阶段作为原子数据、信息和知识处理活动和状态进行细化，基于数据图谱、信息图谱和知识图谱对数据的频度、实体交互的频度进行计算，完整表达实体之间的语义关系。
技术实现思路
技术问题：本专利技术的目的是提供一种基于...
【技术保护点】
一种基于元素多维频度关联计算的数据图谱、信息图谱和知识图谱架构的语义建模方法，其特征在于对需求进行语义建模时减少数据冗余和不一致，增强模型设计的内聚性，提高开发效率，具体步骤如下：步骤1）获取服务软件开发需求描述，开发服务软件的需求可以由一个或多个客户来描述，多源的需求存在冗余性和不一致性，如果开发者以研究的方式收集用户的需求，用户群体会非常大，用户对需求的描述将会非常混乱；步骤2）基于步骤1得到的需求描述，提取关键词并将关键词以结点的形式表达在数据图谱上，记录每种关键词出现的结构频度Str_f、时间频度Tem_f和空间频度Spa_f，本专利技术定义结构频度为数据出现在不同...
【技术特征摘要】
1.一种基于元素多维频度关联计算的数据图谱、信息图谱和知识图谱架构的语义建模方法，其特征在于对需求进行语义建模时减少数据冗余和不一致，增强模型设计的内聚性，提高开发效率，具体步骤如下：步骤1）获取服务软件开发需求描述，开发服务软件的需求可以由一个或多个客户来描述，多源的需求存在冗余性和不一致性，如果开发者以研究的方式收集用户的需求，用户群体会非常大，用户对需求的描述将会非常混乱；步骤2）基于步骤1得到的需求描述，提取关键词并将关键词以结点的形式表达在数据图谱上，记录每种关键词出现的结构频度Str_f、时间频度Tem_f和空间频度Spa_f，本发明定义结构频度为数据出现在不同数据结构中的次数，限定每次计算在内的数据结构必须是数据所在最大数据结构（例如以图结构中树结构出现的频度按图结构计算，不再计算树结构的频度），时间频度为数据在不同时间出现的次数，空间频度被定义为数据在不同空间位置出现的次数；步骤3）基于步骤2中记录的数据的结构频度、时间频度和空间频度，根据公式1计算数据的总频度frequency：(1)步骤4）基于步骤3得到的数据的总频度，根据公式2和公式3计算数据在数据图谱上的支持度support(ri)和置信度confidency以删除错误或无用数据，Frequency(DG)表示数据图谱上所有结点的频度总和，删除数据的条件是必须同时满足支持度和置信度的阈值要求，阈值过大不利于图谱表达的准确性，过小会不利于表达的完整性，可以根据计算图谱反馈的结果信息动态调整：（2）（3）步骤5）基于步骤4）得到的数据图谱，由领域专家或学者对现有数据进行清洗，统一含义...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。