【技术实现步骤摘要】
目标行为挖掘与检索分析方法、系统、计算机设备及应用
本专利技术属于目标行为信息处理
，尤其涉及一种目标行为挖掘与检索分析方法、系统、计算机设备及应用。
技术介绍
目前，最接近的现有技术：随着大数据时代的发展，大量的数据涌入网络中，由于数据量大、数据种类多、数据传输效率高、数据价值高等因素的影响，往往会造成知识的分析、组织和利用无法有效进行。因此，需要一种可以对大量知识进行有效组织和利用的方法，来解决这一问题，使得更好地管理、组织、理解大量的信息，挖掘出信息之间隐藏的知识。目标行为挖掘与检索分析作为空中智能系统的一种有价值的决策信息，越来越受到人们的广泛关注。在空中智能系统中，行为分析的结果可以辅助研究人员进行意图识别和态势评估，从而对战场情况全方位掌控。目标行为分析就是对大量的、多种类型的数据进行有效地组织和利用，从而形成一定的知识理解。现有技术一采用模糊神经网络的方法将目标属性构建成训练样本，从而完成行为分析，但是这种方法存在训练时间长且准确率较低的问题；现有技术二对目标瞄准线角度、目标类型、姿态信息...
【技术保护点】
1.一种目标行为挖掘与检索分析方法，其特征在于，所述目标行为挖掘与检索分析方法以知识检索的形式得到目标行为信息，从时间维度上组织知识，考虑了不同时间段之间知识存在的联系，将目标的静态属性信息和动态知识信息相结合，依据提取出的知识信息对目标行为进行挖掘分析。/n
【技术特征摘要】
1.一种目标行为挖掘与检索分析方法，其特征在于，所述目标行为挖掘与检索分析方法以知识检索的形式得到目标行为信息，从时间维度上组织知识，考虑了不同时间段之间知识存在的联系，将目标的静态属性信息和动态知识信息相结合，依据提取出的知识信息对目标行为进行挖掘分析。
2.如权利要求1所述的目标行为挖掘与检索分析方法，其特征在于，所述目标行为挖掘与检索分析方法包括：
第一步，在本体和知识组织体系的指导下对原始数据库进行知识抽取；
第二步，在完成知识抽取后，进行知识融合，加入一定的专家知识和第三方数据库；
第三步，进行知识校验，对知识的质量进行评估，使目标知识库中的信息都是高质量的有用信息；
第四步，将构建完成的知识图谱采用存储介质存储，形成高质量的知识库，采用查询引擎、自然交互、语义分析支撑技术，支撑知识检索、规律分析、知识问答、时敏事件知识应用；
第五步，对形成的知识图谱以及检索出的信息进行分析，将目标的静态属性信息和动态知识信息相结合。
3.如权利要求2所述的目标行为挖掘与检索分析方法，其特征在于，所述目标行为挖掘与检索分析方法的目标行为通过对知识图谱的检索得到与目标相关的知识，依据知识对目标进行挖掘分析；
知识检索框架包括知识获取与加工、解析与知识检索两大阶段；
知识获取与加工阶段形成知识图谱后，用于支撑解析与知识检索阶段，最终获取到与目标有关的知识信息，依据目标信息对目标行为进行分析；对于知识抽取部分，层级解析实现对指定类型目标相关信息的抽取，字段解析基于jieba分词和领域词、辅助词库，抽取出特定的实体、关系、属性，标准化处理是对时间和单位的处理，采用正则表达式匹配的方式进行时间统一，形成一定规模的结构化知识库；知识存储部分负责知识的存储，采用文档型数据库MongoDB进行存储，形成知识库后，向上层提供服务支撑，对于语义理解部分，用户输入检索语句，同知识抽取处理方法一样，进行语义分析处理；对于知识检索部分，采用基于关系模板穷举的方法进行实体与查询属性项之间的对应，依据模板将解析出的字段信息转换成数据库查询语句，最终返回与目标相关的信息，根据查询出的目标规律信息，依据一定的先验知识或者规则分析目标的行为。
4.如权利要求2所述的目标行为挖掘与检索分析方法，其特征在于，所述目标行为挖掘与检索分析方法采用爬虫技术爬取信息，同时生成一定数量、一定规则的目标飞行规律数据，作为构建知识图谱的数据源。
5.如权利要求2所述的目标行为挖掘与检索分析方法，其特征在于，所述目标行为挖掘与检索分析方法采用的是jieba分词工具，实现中文分词、词性标注、关键词抽取、获取词语位置功能；
利用jieba分词工具进行词性标注以及分词处理，对处理后的数据进行知识抽取，知识抽取面向大量的数据，通过自动化的技术抽取出可用的实体、关系、属性信息，应根据具体场景特点采用相应的知识抽取技术。
6.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨清海，周君会，沈中，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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