水工程调度数据处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种水工程调度数据处理方法及装置，其中方法包括：获得水工程调度数据，所述水工程调度数据包括：结构化数据，半结构化数据，非结构化数据其中之一或任意组合；对所述水工程调度数据进行信息抽取，对抽取的信息进行知识融合处理；根据知识融合处理结果，构建所述水工程调度数据对应的知识图谱。本发明专利技术高效处理水工程调度数据，提高数据处理效率，节省人力物力，保证数据完备性，有利于辅助调度业务决策。

【技术实现步骤摘要】
水工程调度数据处理方法及装置
本专利技术涉及水工程调度
，尤其涉及水工程调度数据处理方法及装置。
技术介绍
在水工程调度领域，需要对调度相关的数据进行组织和应用。现有技术中通常采用关系型数据库的方式对水工程调度数据进行处理。存储结构包含流数据存储、非结构化数据存储和结构化数据存储三种模式。流数据库包括实时监测库、实时视频库，结构化数据库包含基础数据库、监测数据库、业务数据库、空间数据库(矢量)，非结构化数据库包含文档数据库、多媒体数据库、空间数据库(栅格)、模型参数库等。但是，现有的水工程调度数据处理需要采用大量人为分析和经验，处理效率低，耗费人力物力，并且数据缺乏完备性，难以有效的积累下来辅助未来的调度业务决策。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种水工程调度数据处理方法，用以高效处理水工程调度数据，提高数据处理效率，节省人力物力，保证数据完备性，有利于辅助调度业务决策，该方法包括：获得水工程调度数据，所述水工程调度数据包括：结构化数据，半结构化数据，非结构化数据其中之一或任意组合；对所述水工程调度数据进行信息抽取，对抽取的信息进行知识融合处理；根据知识融合处理结果，构建所述水工程调度数据对应的知识图谱。本专利技术实施例提供一种水工程调度数据处理装置，用以高效处理水工程调度数据，提高数据处理效率，节省人力物力，保证数据完备性，有利于辅助调度业务决策，该装置包括：数据获取模块，用于获得水工程调度数据，所述水工程调度数据包括：结构化数据，半结构化数据，非结构化数据其中之一或任意组合；抽取与融合模块，用于对所述水工程调度数据进行信息抽取，对抽取的信息进行知识融合处理；图谱构建模块，用于根据知识融合处理结果，构建所述水工程调度数据对应的知识图谱。本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述水工程调度数据处理方法。本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述水工程调度数据处理方法的计算机程序。本专利技术实施例通过获得水工程调度数据，所述水工程调度数据包括：结构化数据，半结构化数据，非结构化数据其中之一或任意组合；对所述水工程调度数据进行信息抽取，对抽取的信息进行知识融合处理；根据知识融合处理结果，构建所述水工程调度数据对应的知识图谱。本专利技术实施例无需依赖大量人为分析和经验，通过对水工程调度数据进行信息抽取，对抽取的信息进行知识融合处理，然后根据知识融合处理结果，构建水工程调度数据对应的知识图谱，从而实现高效处理水工程调度数据，提高数据处理效率，节省人力物力，保证数据完备性，有利于辅助调度业务决策。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：图1为本专利技术实施例水工程调度数据处理方法示意图；图2为本专利技术实施例水工程调度数据处理方法示意图；图3为本专利技术实施例水工程调度数据处理方法知识融合示意图；图4为本专利技术具体实施例水工程调度数据处理方法的系统总体架构示意图；图5为本专利技术具体实施例水工程调度数据处理方法实体关系示意图；图6为本专利技术具体实施例水工程调度数据处理方法数据融合示意图；图7为本专利技术具体实施例水工程调度数据处理方法调度事件视角示意图；图8为本专利技术具体实施例水工程调度数据处理方法调度方案视角示意图；图9为本专利技术具体实施例水工程调度数据处理方法智能问答视角示意图；图10为本专利技术实施例水工程调度数据处理装置结构图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。首先，对本申请实施例中涉及的名词进行介绍：知识图谱：知识图谱(KnowledgeGraph)以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活力，同时也在智能问答中显示出强大威力，已经成为互联网知识驱动的智能应用的基础设施。领域知识图谱：领域知识图谱又称为行业知识图谱或垂直知识图谱，通常面向某一特定领域，可看成是一个“基于语义技术的行业知识库”。信息抽取：信息抽取是一项从文本中发现实体(entity)以及实体之间的关系(relation)的技术。知识融合：当前互联网大数据具有分布异构的特点，通过知识图谱可以对这些数据资源进行语义标注和链接，建立以知识为中心的资源语义集成服务；本体：本体是从schema的角度来定义(自上向下)的，是对特定领域概念和概念之间关系的形式化表达，本体是知识的抽象，文献中可能用Classes或Concept来表示。一般不会改变，例如“人文”、“地理”、“组织”等，像面向对象编程中我们称为“类”(抽象类)，数据管理层面我们叫做“元数据”。实体：实体指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某一座城市、某一种植物、某一件商品等等。世界万物由具体事物组成，此指实体。实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。概念：概念是具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。属性：属性是用于区分概念的特征，不同概念具有不同的属性。不同的属性值类型对应于不同类型属性的边。如果属性值对应的是概念或实体，则属性描述两个实体之间的关系，称为对象属性；如果属性值是具体的数值，则称为数据属性。如前所述，现有的水工程调度数据处理需要采用大量人为分析和经验，处理效率低，耗费人力物力，并且数据缺乏完备性，难以有效的积累下来辅助未来的调度业务决策。现有的水工程调度数据处理方法具体存在如下问题：1、水工程调度信息碎片化：针对一次调度业务，所需要的水雨情信息、工情险情信息、预报信息需要通过不同的系统查询、预报方案计算、查阅传真了解工程险情等过程，由工作人员组织汇总，经过人为的分析加工和总结才能形成支撑流域调度决策业务信息。2、水工程调度决策高度依赖经验：水工程调度的发生、发展、会商、处置、效果评估等过程未实现有组织的记录，而多数以经验的形式存在于专家的脑海中，或以文本描述的方式对主要过程进行记录，数据资料缺乏完备性，不能有效的积累下来辅助未来的调度业务决策。3、查询效率低：既有的系统为用户提供数据查询窗口，针对同一次调度业务，工作人员需要分别打开不同的查询页面输入雨情、水情、工情相应测站等关键字分别查询对应的数据，汇总整理。4、信息展本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种水工程调度数据处理方法，其特征在于，包括：/n获得水工程调度数据，所述水工程调度数据包括：结构化数据，半结构化数据，非结构化数据其中之一或任意组合；/n对所述水工程调度数据进行信息抽取，对抽取的信息进行知识融合处理；/n根据知识融合处理结果，构建所述水工程调度数据对应的知识图谱。/n

【技术特征摘要】
1.一种水工程调度数据处理方法，其特征在于，包括：
获得水工程调度数据，所述水工程调度数据包括：结构化数据，半结构化数据，非结构化数据其中之一或任意组合；
对所述水工程调度数据进行信息抽取，对抽取的信息进行知识融合处理；
根据知识融合处理结果，构建所述水工程调度数据对应的知识图谱。


2.如权利要求1所述的水工程调度数据处理方法，其特征在于，所述半结构化数据包括：GIS空间数据和/或业务数据。


3.如权利要求1所述的水工程调度数据处理方法，其特征在于，对所述水工程调度数据进行信息抽取包括：对所述水工程调度数据进行实体信息抽取，关系信息抽取和属性信息抽取。


4.如权利要求1所述的水工程调度数据处理方法，其特征在于，所述对抽取的信息进行知识融合处理包括：
对抽取的信息进行预处理，所述预处理包括：数据正规化处理和语法正规化处理；
对预处理后的信息进行分块，对每块信息进行均衡负载处理；
对均衡负载处理后的信息进行实体链接和结果评估；
根据评估结果确定知识融合处理结果。


5.一种水工程调度数据处理装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获得水工程调度数据，所述水工程调度数据包括：结构化数据，半结构化数据，非结构化数据其中之一或...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晋，武丁，
申请(专利权)人：江河瑞通北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11