基于人工智能的学术关系知识图谱生成方法和机器人系统技术方案

基于人工智能的学术关系知识图谱生成方法和机器人系统，包括：经历获取步骤，经历抽取步骤，经历求交步骤，交集信息获取步骤，关系生成步骤，知识图谱生成步骤，实体获取步骤。上述方法和系统通过基于人工智能的用户学术关系知识图谱生成技术，提高了用户学术关系知识图谱生成的智能性、高效性。

The method of generating knowledge map of academic relationship and robot system based on Artificial Intelligence

The method and robot system of academic relationship knowledge map generation based on artificial intelligence include: experience acquisition step, experience extraction step, experience intersection step, intersection information acquisition step, relationship generation step, knowledge map generation step, entity acquisition step. The above methods and systems improve the intelligence and efficiency of the user academic relationship knowledge map generation by using the technology of user academic relationship knowledge map generation based on artificial intelligence.

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的学术关系知识图谱生成方法和机器人系统
本专利技术涉及信息
，特别是涉及一种基于人工智能的学术关系知识图谱生成方法和机器人系统。
技术介绍
在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：现有用户学术关系只限于同一个学校毕业或同一个单位之间的用户学术关系，而没有通过学术成果来分析学术关系，更没有将时间与学术成果结合起来分析。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
基于此，有必要针对现有技术中的缺陷或不足，提供基于人工智能的学术关系知识图谱生成方法和机器人系统，以解决现有技术中用户学术关系生成时没有将时间、学术成果、学术方向、学术关系综合考虑的缺点。第一方面，本专利技术实施例提供一种学术关系知识图谱生成方法，所述方法包括：经历获取步骤，获取每个用户的学术成果发表中的经历；经历抽取步骤，从每个用户的学术成果发表的经历中抽取每个经历的时间段及该时间段用户所属的学术方向；经历求交步骤，求属于不同用户的每两个经历的交集；交集信息获取步骤，通过对经历进行匹配获取具有交集的每两个经历，获取交集部分的信息；关系生成步骤，根据用户的经历，判断每两个用户之间的关系，生成该关系的实体、标签、属性进行关联后加入用户学术关系知识库；知识图谱生成步骤，用于将每个用户作为用户学术关系知识图谱中的一个实体，将用户学术关系知识库中每个关系的关系标签及其属性作为该关系中两个用户的用户学术关系知识图谱中对应的实体之间的关联关系；实体获取步骤，获取用户学术关系知识图谱中与任一实体具有关联关系的实体；关系获取步骤，获取与第一用户在知识图谱中具备关系的第二用户，获取该第一用户与该第二用户之间的关系，计算该第一用户与该第二用户之间的关系的权重和，根据对应的关系权重和从高到低对与该第一用户有关系的每一用户进行排序。优选地，所述经历获取步骤包括：论著和专利经历获取步骤，获取每个用户的学术成果发表中的论著经历和专利经历；所述经历抽取步骤包括：论著经历抽取步骤，从每个用户的学术成果发表的论著经历中抽取每个论著经历的时间段及该时间段用户所属的学术方向；专利经历抽取步骤，从学术成果发表的专利经历中抽取每个专利经历的时间段及该时间段用户所属的学术方向。优选地，交集信息获取步骤包括：第一交集信息获取步骤，通过对经历进行匹配获取时间段交集不为空且学术方向交集不为空的属于不同用户的每两个经历，获取交集部分的时间段和学术方向信息；第二交集信息获取步骤，通过对经历进行匹配获取时间段交集为空且学术方向交集不为空的属于不同用户的每两个经历，获取交集部分的学术方向信息；关系生成步骤包括：同时段关系生成步骤，根据用户的经历，判断每两个用户之间的同时段关系，生成该关系的实体、标签、属性进行关联后加入同时段用户学术关系知识库；不同时段关系生成步骤，根据用户的经历，判断每两个用户之间的不同时段关系，生成该关系的实体、标签、属性进行关联后加入不同时段用户学术关系知识库。优选地，同时段关系生成步骤包括：论著经历同时段关系生成步骤，如果所述两个经历分别为两个用户的论著经历，且这两个用户具有同时段关系，则将这两个用户的姓名作为该关系的实体，将同时段学术同行关系作为该关系的标签，将交集部分的时间段和学术方向信息作为该关系的属性，将该关系的实体、标签、属性进行关联后加入同时段用户学术关系知识库；专利经历同时段关系生成步骤，如果所述两个经历分别为两个用户的专利经历，且这两个用户具有同时段关系，则将这两个用户的姓名作为该关系的实体，将同时段学术同行关系作为该关系的标签，将交集部分的时间段和学术方向信息作为该关系的属性，将该关系的实体、标签、属性进行关联后加入同时段用户学术关系知识库；论著专利经历同时段关系生成步骤，如果所述两个经历分别为一个用户的论著经历和另一个用户的专利经历，且这两个用户具有同时段关系，则将这两个用户的姓名作为该关系的实体，将同时段学术同行关系作为该关系的标签，将交集部分的时间段和学术方向信息作为该关系的属性，将该关系的实体、标签、属性进行关联后加入同时段用户学术关系知识库；不同时段关系生成步骤包括：论著经历不同时段关系生成步骤，如果所述每两个经历分别为两个用户的论著经历，且这两个用户具有不同时段关系，则将这两个用户的姓名作为该关系的实体，将不同时段学术同行关系作为该关系的标签，将交集部分的学术方向信息作为该关系的属性，将该关系的实体、标签、属性进行关联后加入不同时段用户学术关系知识库；专利经历不同时段关系生成步骤，如果所述两个经历分别为两个用户的专利经历，且这两个用户具有不同时段关系，则将这两个用户的姓名作为该关系的实体，将不同时段学术同行关系作为该关系的标签，将交集部分的时间段和学术方向信息作为该关系的属性，将该关系的实体、标签、属性进行关联后加入不同时段用户学术关系知识库；论著专利经历不同时段关系生成步骤，如果所述两个经历分别为一个用户的论著经历和另一个用户的专利经历，且这两个用户具有不同时段关系，则将这两个用户的姓名作为该关系的实体，将不同时段学术同行关系作为该关系的标签，将交集部分的学术方向信息作为该关系的属性，将该关系的实体、标签、属性进行关联后加入不同时段用户学术关系知识库。优选地，知识图谱生成步骤包括：同时段用户学术关系知识图谱生成步骤，将每个用户作为同时段用户学术关系知识图谱中的一个实体，将同时段用户学术关系知识库中每个关系的关系标签及其属性作为该关系中两个用户在同时段用户学术关系知识图谱中对应的实体之间的关联关系；不同时段用户学术关系知识图谱生成步骤，将每个用户作为不同时段用户学术关系知识图谱中的一个实体，将不同时段用户学术关系知识库中每个关系的关系标签及其属性作为该关系中两个用户在不同时段用户学术关系知识图谱中对应的实体之间的关联关系；混合时段用户学术关系知识图谱生成步骤，将每个用户作为用户学术关系知识图谱中的一个实体，将同时段用户学术关系知识库及不同时段用户学术关系知识库中每个关系的关系标签及其属性作为该关系中两个用户在用户学术关系知识图谱中对应的实体之间的关联关系；实体获取步骤包括：同时段实体获取步骤，获取同时段用户学术关系知识图谱中与任一实体具有关联关系的所有实体，可以得到该一实体对应的用户的所有同时段的学术同行；不同时段实体获取步骤，获取不同时段用户学术关系知识图谱中与任一实体具有关联关系的所有实体，可以得到该一实体对应的用户的所有不同时段的学术同行；混合时段实体获取步骤，获取用户学术关系知识图谱中与任一实体具有关联关系的所有实体，可以得到该一实体对应的用户的所有学术同行。优选地，关系获取步骤具体包括：根据上述步骤获取与一个用户在知识图谱中具备某类关系的所有用户，获取该个用户与该所有用户中每一用户之间的关系，将关本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种学术关系知识图谱生成方法，其特征在于，所述方法包括：/n经历获取步骤，获取每个用户的学术成果发表中的经历；/n经历抽取步骤，从每个用户的学术成果发表的经历中抽取每个经历的时间段及该时间段用户所属的学术方向；/n经历求交步骤，求属于不同用户的每两个经历的交集；/n交集信息获取步骤，通过对经历进行匹配获取具有交集的每两个经历，获取交集部分的信息；/n关系生成步骤，根据用户的经历，判断每两个用户之间的关系，生成该关系的实体、标签、属性进行关联后加入用户学术关系知识库；/n知识图谱生成步骤，用于将每个用户作为用户学术关系知识图谱中的一个实体，将用户学术关系知识库中每个关系的关系标签及其属性作为该关系中两个用户的用户学术关系知识图谱中对应的实体之间的关联关系；/n实体获取步骤，获取用户学术关系知识图谱中与任一实体具有关联关系的实体；/n关系获取步骤，获取与第一用户在知识图谱中具备关系的第二用户，获取该第一用户与该第二用户之间的关系，计算该第一用户与该第二用户之间的关系的权重和，根据对应的关系权重和从高到低对与该第一用户有关系的每一用户进行排序。/n

【技术特征摘要】
1.一种学术关系知识图谱生成方法，其特征在于，所述方法包括：
经历获取步骤，获取每个用户的学术成果发表中的经历；
经历抽取步骤，从每个用户的学术成果发表的经历中抽取每个经历的时间段及该时间段用户所属的学术方向；
经历求交步骤，求属于不同用户的每两个经历的交集；
交集信息获取步骤，通过对经历进行匹配获取具有交集的每两个经历，获取交集部分的信息；
关系生成步骤，根据用户的经历，判断每两个用户之间的关系，生成该关系的实体、标签、属性进行关联后加入用户学术关系知识库；
知识图谱生成步骤，用于将每个用户作为用户学术关系知识图谱中的一个实体，将用户学术关系知识库中每个关系的关系标签及其属性作为该关系中两个用户的用户学术关系知识图谱中对应的实体之间的关联关系；
实体获取步骤，获取用户学术关系知识图谱中与任一实体具有关联关系的实体；
关系获取步骤，获取与第一用户在知识图谱中具备关系的第二用户，获取该第一用户与该第二用户之间的关系，计算该第一用户与该第二用户之间的关系的权重和，根据对应的关系权重和从高到低对与该第一用户有关系的每一用户进行排序。


2.根据权利要求1所述的学术关系知识图谱生成方法，其特征在于，
所述经历获取步骤包括：
论著和专利经历获取步骤，获取每个用户的学术成果发表中的论著经历和专利经历；
所述经历抽取步骤包括：
论著经历抽取步骤，从每个用户的学术成果发表的论著经历中抽取每个论著经历的时间段及该时间段用户所属的学术方向；
专利经历抽取步骤，从学术成果发表的专利经历中抽取每个专利经历的时间段及该时间段用户所属的学术方向。


3.根据权利要求1所述的学术关系知识图谱生成方法，其特征在于，
交集信息获取步骤包括：
第一交集信息获取步骤，通过对经历进行匹配获取时间段交集不为空且学术方向交集不为空的属于不同用户的每两个经历，获取交集部分的时间段和学术方向信息；
第二交集信息获取步骤，通过对经历进行匹配获取时间段交集为空且学术方向交集不为空的属于不同用户的每两个经历，获取交集部分的学术方向信息；
关系生成步骤包括：
同时段关系生成步骤，根据用户的经历，判断每两个用户之间的同时段关系，生成该关系的实体、标签、属性进行关联后加入同时段用户学术关系知识库；
不同时段关系生成步骤，根据用户的经历，判断每两个用户之间的不同时段关系，生成该关系的实体、标签、属性进行关联后加入不同时段用户学术关系知识库。


4.根据权利要求3所述的学术关系知识图谱生成方法，其特征在于，
同时段关系生成步骤包括：
论著经历同时段关系生成步骤，如果所述两个经历分别为两个用户的论著经历，且这两个用户具有同时段关系，则将这两个用户的姓名作为该关系的实体，将同时段学术同行关系作为该关系的标签，将交集部分的时间段和学术方向信息作为该关系的属性，将该关系的实体、标签、属性进行关联后加入同时段用户学术关系知识库；
专利经历同时段关系生成步骤，如果所述两个经历分别为两个用户的专利经历，且这两个用户具有同时段关系，则将这两个用户的姓名作为该关系的实体，将同时段学术同行关系作为该关系的标签，将交集部分的时间段和学术方向信息作为该关系的属性，将该关系的实体、标签、属性进行关联后加入同时段用户学术关系知识库；
论著专利经历同时段关系生成步骤，如果所述两个经历分别为一个用户的论著经历和另一个用户的专利经历，且这两个用户具有同时段关系，则将这两个用户的姓名作为该关系的实体，将同时段学术同行关系作为该关系的标签，将交集部分的时间段和学术方向信息作为该关系的属性，将该关系的实体、标签、属性进行关联后加入同时段用户学术关系知识库；
不同时段关系生成步骤包括：
论著经历不同时段关系生成步骤，如果所述每两个经历分别为两个用户的论著经历，且这两个用户具有不同时段关系，则将这两个用户的姓名作为该关系的实体，将不同时段学术同行关系作为该关系的标签，将交集部分的学术方向信息作为该关系的属性，将该关系的实体、标签、属性进行关联后加入不同时段用户学术关系知识库；
专利经历不同时段关系生成步骤，如果所述两个经历分别为两个用户的专利经历，且这两个用户具有不同时段关系，则将这两个用户的姓名作为该关系的实体，将不同时段学术同行关系作为该关系的标签，将交集部分的时间段和学术方向信息作为该关系...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱定局，
申请(专利权)人：南京智慧光信息科技研究院有限公司，大国创新智能科技东莞有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32