文献数据价值评估方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及大数据技术，揭露了一种文献数据价值评估方法，包括：从预设的数据库中获取文献数据，并根据所述文献数据中原始数据集的实体信息和相关关系构建初始知识图谱；利用预构建的算法模型对所述初始知识图谱进行关系补全，得到标准知识图谱；根据所述标准知识图谱利用预先构建的价值分析模型对所述文献数据进行评分，得到所述文献数据的价值评估结果，并将所述价值评估结果通过电子设备的显示屏幕输出。本发明专利技术还涉及区块链技术，文献数据可从区块链中获取。本发明专利技术还揭露一种文献数据价值评估装置、电子设备及计算机可读存储介质。本发明专利技术可以提高文献数据价值评估的准确性。

Evaluation method, device, electronic equipment and storage medium of literature data

【技术实现步骤摘要】
文献数据价值评估方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及大数据
，尤其涉及一种文献数据价值评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
文献数据，尤其是专利，作为一种重要的无形资产，其价值在实践中越来越受重视。然而目前并没有统一的文献数据价值评估方法。传统的文献数据价值主要是通过人工方式进行评估，主观因素较强；现有的文献数据价值评估方法主要是通过对文献数据本身的的信息进行分析从而对文献数据进行评分，对文献数据价值的分析不够全面，在耗费大量的计算资源的基础上，导致计算效率较低，且容易造成对文献数据价值的错误估算。
技术实现思路
本专利技术提供一种文献数据价值评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提供一种提高文献数据价值评估准确性的方法。为实现上述目的，本专利技术提供的一种文献数据价值评估方法，所述方法运行于电子设备中，包括：从与所述电子设备通信连接的数据库中获取文献数据，根据文献数据中原始数据集的实体信息和相关关系构建初始知识图谱；利用预构建的算法模型对所述初始知识图谱进行关系补全，得到标准知识图谱；根据所述标准知识图谱利用预先构建的价值分析模型对所述文献数据进行评分，得到所述文献数据的价值评估结果，并将所述价值评估结果通过电子设备的显示屏幕输出。可选地，所述根据文献数据中原始数据集的实体信息和相关关系构建初始知识图谱，包括：通过自然语言处理技术从所述原始数据集中提取多个关键词，并将所述关键词作为目标实体，得到所述实体信息；分析所述实体信息中包含的实体之间的相关关系；根据所述实体信息和所述相关关系构建初始知识图谱。可选地，所述通过自然语言处理技术从所述原始数据集中提取多个关键词，包括：将所述原始数据集中包含的文本进行分词处理，并除去停用词，得到分词结果；从所述分词结果挑选出一个或者多个关键词。可选地，所述根据所述实体信息和所述相关关系构建初始知识图谱，包括：以所述实体信息中的实体为知识图谱的节点；以实体之间两两的相关关系和各节点的属性构建多个三元组；将所述多个三元组进行可视化，形成初始知识图谱。可选地，所述利用预构建的算法模型对所述初始知识图谱进行关系补全，包括：利用预构建的知识表示算法将所述初始知识图谱中的实体和相关关系转化为同一维度的向量，映射到相同的向量空间中；根据预设的距离公式对所述向量进行计算，根据计算结果判断向量之间是否具有相似性；在所述向量之间具有相似时，对所述初始知识图谱中实体间的相关关系进行补全。可选地，所述根据计算结果判断向量之间的相似性，包括：将所述计算结果与预设相似阈值进行比较；若所述计算结果小于预设相似阈值，则判定向量之间具有相似性；若所述计算结果大于等于预设相似阈值，则判定向量之间不具有相似性。可选地，所述预先构建的价值分析模型为：其中，pi和pj是所述标准知识图谱中的文献数据节点，Mpi是所述标准知识图谱中指向pi的节点的集合，L(pj)是pj所述标准知识图谱中指向的节点的集合，N是所述标准知识图谱中的节点总数，α是阻尼系数，PR(pi)和PR(pj)分别是pi的评分值和pj的评分值。为了解决上述问题，本专利技术还提供一种文献数据价值评估装置，所述装置包括：知识图谱构建模块，用于从预设的数据库中获取文献数据，并根据文献数据中原始数据集的实体信息和相关关系构建初始知识图谱；知识图谱完善模块，用于利用预构建的算法模型对所述初始知识图谱进行关系补全，得到标准知识图谱；评分模块，用于根据所述标准知识图谱利用预先构建的价值分析模型对所述文献数据进行评分，得到所述文献数据的价值评估结果，并将所述价值评估结果通过电子设备的显示屏幕输出。为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储至少一个计算机程序指令；及处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序指令以实现上述中任意一项所述的文献数据价值评估方法。为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现上述中任意一项所述的文献数据价值评估方法。本专利技术实施例根据文献数据中原始数据集的实体信息和相关关系构建初始知识图谱，可以减少人为主观因素的干扰，从文献数据本身出发，提高结果的准确性；利用预构建的算法模型对所述初始知识图谱进行关系补全，得到标准知识图谱，可以挖掘出文献数据的隐形价值，提高文献数据的利用率，提升价值评估的准确性；根据所述标准知识图谱利用预先构建的价值分析模型对所述文献数据进行评分，得到所述文献数据的价值评估结果，通过对知识图谱中的节点进行排序打分，实现文献数据的重要性打分，减少计算资源的占用与浪费。因此本专利技术提出的文献数据价值评估方法、装置及计算机可读存储介质，可以实现提高文献数据价值评估的准确性的目的。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的文献数据价值评估方法的流程示意图；图2为本专利技术一实施例提供的初始知识图谱构建方法的流程示意图；图3为本专利技术一实施例提供的初始知识图谱完善方法的流程示意图；图4为本专利技术一实施例提供的知识图谱节点评分排序方法的流程示意图；图5为本专利技术一实施例提供的文献数据价值评估装置的模块示意图；图6为本专利技术一实施例提供的实现文献数据价值评估方法的电子设备的内部结构示意图；本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本申请实施例提供的文献数据价值评估方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述文献数据价值评估方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。参照图1所示，为本专利技术一实施例提供的文献数据价值评估方法的流程示意图。在本实施例中，文献数据价值评估方法包括：S1、从预设的数据库中获取文献数据，并根据文献数据中原始数据集的实体信息和相关关系构建初始知识图谱。较佳地，本专利技术实施例中所述文献数据为专利文献，所述原始数据集包括但不限于专利信息、专利技术人信息、企业信息等。所述文献数据可以从公开的专利网站的后台数据库中检索获取，也可以从区块链中的节点中获取。详细地，参阅图2所示，所述根据文献数据中原始数据集的实体信息和相关关系构建初始知识图谱，包括：S10、通过自然语言处理技术从所述原始数据集中提取多个关键词，并将所述关键词作为目标实体，得到所述实体信息；S11、分析所述实体信息中包含的实体之间的相关关系；S12、根据所述实体信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种文献数据价值评估方法，其特征在于，所述方法运行于电子设备中，包括：/n从与所述电子设备通信连接的数据库中获取文献数据，根据所述文献数据中原始数据集的实体信息和相关关系构建初始知识图谱；/n利用预构建的算法模型对所述初始知识图谱进行关系补全，得到标准知识图谱；/n根据所述标准知识图谱利用预先构建的价值分析模型对所述文献数据进行评分，得到所述文献数据的价值评估结果，并将所述价值评估结果通过电子设备的显示屏幕输出。/n

【技术特征摘要】
1.一种文献数据价值评估方法，其特征在于，所述方法运行于电子设备中，包括：
从与所述电子设备通信连接的数据库中获取文献数据，根据所述文献数据中原始数据集的实体信息和相关关系构建初始知识图谱；
利用预构建的算法模型对所述初始知识图谱进行关系补全，得到标准知识图谱；
根据所述标准知识图谱利用预先构建的价值分析模型对所述文献数据进行评分，得到所述文献数据的价值评估结果，并将所述价值评估结果通过电子设备的显示屏幕输出。


2.如权利要求1所述的文献数据价值评估方法，其特征在于，所述根据文献数据中原始数据集的实体信息和相关关系构建初始知识图谱，包括：
通过自然语言处理技术从所述原始数据集中提取多个关键词，并将所述关键词作为目标实体，得到所述实体信息；
分析所述实体信息中包含的实体之间的相关关系；
根据所述实体信息和所述相关关系构建初始知识图谱。


3.如权利要求2所述的文献数据价值评估方法，其特征在于，所述通过自然语言处理技术从所述原始数据集中提取多个关键词，包括：
将所述原始数据集中包含的文本进行分词处理，并除去停用词，得到分词结果；
从所述分词结果挑选出一个或者多个关键词。


4.如权利要求2所述的文献数据价值评估方法，其特征在于，所述根据所述实体信息和所述相关关系构建初始知识图谱，包括：
以所述实体信息中的实体为知识图谱的节点；
以实体之间两两的相关关系和各节点的属性构建多个三元组；
将所述多个三元组进行可视化，形成初始知识图谱。


5.如权利要求1所述的文献数据价值评估方法，其特征在于，所述利用预构建的算法模型对所述初始知识图谱进行关系补全，包括：
利用预构建的知识表示算法将所述初始知识图谱中的实体和相关关系转化为同一维度的向量，映射到相同的向量空间中；
根据预设的距离公式对所述向量进行计算，根据计算结果判断...

【专利技术属性】
技术研发人员：马旋，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44