一种基于知识图谱的数据查询方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于知识图谱的数据查询方法、装置及存储介质。该方法包括：首先，根据某一数据构建多级知识图谱，其中，该知识图谱包括类别节点、关键词节点和各个节点之间的相关关系；然后，从该多级知识图谱中获取某一级知识图谱并图形化展示给用户；当用户对某一节点进行第一操时，显示该节点关联的下一级知识图谱，其中，如果该节点是类别节点，则显示该类别的子类别，如果该节点是关键词节点，则显示与该关键词关联的所有类别；当用户对某一节点进行第二操作时，对数据进行相应的查询，其中，如果该节点是类别节点，则通过类别找到属于该类别的数据，如果该节点是关键词节点，则通过关键词找到包含该关键词的数据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的数据查询方法、装置及存储介质
本专利技术涉及计算机信息处理领域，尤其涉及一种基于知识图谱的数据查询方法、装置及存储介质。
技术介绍
目前，电商的商品越来越多，用户查询起来非常不方便。为此，各电商推出了一下几种方案：1）提供商品类目树：对商品进行分类和分级显示以方便用户查询特定的商品。但商品类目查找用户喜欢商品的交互形式过于古板，而且无法反映不同类别商品的受欢迎程度，也无法反映商品类别之间的购买相关性。在查找具体到某些主要关键词时，还要借助搜索推荐结果。2）提供个性化推荐：在用户选择不同的类别或者关键词后，根据用户的购买行为分析，流行度分析等，对相关商品进行排序展现。但个性化推荐往往基于对用户历史购买行为的猜测结果，缺少类别和关键词限制，也缺少用户向电商表达诉求和进行交互的途径。3）关键词搜索：根据用户输入的关键词搜索出与关键词相关的商品，并根据与关键词相关程度、用户购买行为和流行度等分析进行排序，将用户较为感兴趣的商品排在前面以方便用户更快地找到想要的商品。但这一方式对关键词的准确度依赖较大，如果用户没有输入准确的关键词就很难找到想要的商品。因此，如何能克服以上方案的缺陷，为用户提供一个可交互、且保留商品分类目录，并结合用户购买行为和流行度分析进行结果排序的商品查找途径，是电商邻域尚待解决的一个技术问题。
技术实现思路
针对以上问题，本专利技术实施例提供了一种基于知识图谱的数据查询方法、装置及存储介质。根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种基于知识图谱的数据查询方法，该方法包括：针对第一数据构建N级知识图谱，任意一级知识图谱包括类别节点和关键词节点，类别节点的节点值为类别名称，关键词节点的节点值为关键词，知识图谱的边代表节点之间的相关关系，N为大于等于1的整数；从N级知识图谱中获取第i级知识图谱，i为1至N中的整数；图形化显示第i级知识图谱；识别用户对第i级知识图谱中的节点所进行的操作，若操作为第一操作，则检测被操作节点是否关联了第i+1级知识图谱，若是，则显示被操作节点关联的第i+1级知识图谱，若操作为第二操作，则使用被操作节点的节点值对第一数据进行查询得到查询结果，其中，若被操作节点为类别节点，则进行分类查询得到类别名称为节点值的查询结果，若被操作节点为关键词节点，则进行关键词查询得到包含节点值的查询结果。根据本专利技术实施例一实施方式，针对第一数据构建N级知识图谱，包括：从针对第一数据预先建立的N级分类信息中获取第i级分类信息，第i级分类信息包括至少一个类别，每个类别设置有类别名称、指向父类别的指示信息和/或指向子类别的指示信息，i为1至N中的整数，第i级分类信息中任意一个类别的子类别位于i+1级分类信息；为第i级分类信息中的每个类别创建一个对应的类别节点，将类别节点的节点值设置为相应类别的类别名称；针对第i级分类信息中的每个类别，获取该类别关联的关键词得到至少一个关键词，并为每个关键词创建一个关键词节点，将关键词节点的节点值设置为相应关键词；判断每两个类别节点之间、每一类别节点和每一关键词节点之间、每两个关键词节点之间是否存在相关关系，若存在，则在相应的节点之间创建一条边。根据本专利技术实施例一实施方式，在相应的节点之间创建一条边之后，该方法还包括：计算相应的节点之间相关关系的关联度；将所属关联度添加到边的属性中。根据本专利技术实施例一实施方式，针对第i级分类信息中的每个类别，获取该类别关联的关键词得到至少一个关键词，包括：第i级分类信息为第N级分类信息时，针对第N级分类信息中的每个类别，根据语义分析获取与该类别的类别名称语义相关的关键词得到至少一个关键词；第i级分类信息为第1至第N-1级分类信息时，针对第i级分类信息中的每个类别，根据指向父类别的指示信息和/或指向子类别的指示信息获取该类别的所有子类别，获取所有子类别关联的关键词并从所有子类别关联的关键词中选取至少一个关键词。根据本专利技术实施例一实施方式，针对第i级分类信息中的每个类别，获取该类别关联的关键词得到至少一个关键词之后，该方法还包括：获取第二数据，第二数据为用户使用第一数据的过程中记录下的数据；相应地，判断每两个类别节点之间、每一类别节点和每一关键词节点之间、每两个关键词节点之间是否存在相关关系，包括：结合第二数据判断每两个类别节点之间、每一类别节点和每一关键词节点之间、每两个关键词节点之间是否存在相关关系。根据本专利技术实施例一实施方式，在相应的节点之间创建一条边之后，该方法还包括：结合第二数据计算相应的节点之间相关关系的关联度；将所属关联度添加到边的属性中。根据本专利技术实施例一实施方式，在得到第i级知识图谱之后，该方法还包括：根据第二数据对第i级知识图谱的每一节点的节点值进行打分得到相应节点的重要性评分。根据本专利技术实施例的第二方面，提供了一种基于知识图谱的数据查询装置，该装置包括：知识图谱构建模块，用于针对第一数据构建N级知识图谱，任意一级知识图谱包括类别节点和关键词节点，类别节点的节点值为类别名称，关键词节点的节点值为关键词，知识图谱的边代表节点之间的相关关系，N为大于等于1的整数；知识图谱获取模块，用于从N级知识图谱中获取第i级知识图谱，i为1至N中的整数；图形化显示模块，用于图形化显示第i级知识图谱；数据查询模块，用于识别用户对第i级知识图谱中的节点所进行的操作，若操作为第一操作，则检测被操作节点是否关联了第i+1级知识图谱，若是，则显示被操作节点关联的第i+1级知识图谱，若操作为第二操作，则使用被操作节点的节点值对第一数据进行查询得到查询结果，其中，若被操作节点为类别节点，则进行分类查询得到类别名称为节点值的查询结果，若被操作节点为关键词节点，则进行关键词查询得到包含节点值的查询结果。根据本专利技术实施例一实施方式，知识图谱构建模块包括：第i级分类信息获取子模块，用于从针对第一数据预先建立的N级分类信息中获取第i级分类信息，第i级分类信息包括至少一个类别，每个类别设置有类别名称、指向父类别的指示信息和/或指向子类别的指示信息，i为1至N中的整数，第i级分类信息中任意一个类别的子类别位于i+1级分类信息；类别节点创建子模块，用于为第i级分类信息中的每个类别创建一个对应的类别节点，将类别节点的节点值设置为相应类别的类别名称；关键词节点创建子模块，用于针对第i级分类信息中的每个类别，获取该类别关联的关键词得到至少一个关键词，并为每个关键词创建一个关键词节点，将关键词节点的节点值设置为相应关键词；边创建子模块，用于判断每两个类别节点之间、每一类别节点和每一关键词节点之间、每两个关键词节点之间是否存在相关关系，若存在，则在相应的节点之间创建一条边。根据本专利技术实施例一实施方式，知识图谱构建模块还包括：关联度计算子模块，用于计算相应的节点之间相关关系的关联度；边属性添加模块，用于将所属关联度添加到边的属性中。根据本专利技术实施例一实施方式，关键词节点创建子模块包括：语义分析单元，用于第i级分类信息为第N级分类信息时，针对第N级分类信息中的每个类别，根据语义分析获取与该类别的类别名称语本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的数据查询方法，其特征在于，所述方法包括：/n针对第一数据构建N级知识图谱，任意一级所述知识图谱包括类别节点和关键词节点，所述类别节点的节点值为类别名称，所述关键词节点的节点值为关键词，所述知识图谱的边代表所述节点之间的相关关系，所述N为大于等于1的整数；/n从所述N级知识图谱中获取第i级知识图谱，所述i为1至N中的整数；/n图形化显示所述第i级知识图谱；/n识别用户对所述第i级知识图谱中的节点所进行的操作，若所述操作为第一操作，则检测被操作节点是否关联了第i+1级知识图谱，若是，则显示被操作节点关联的第i+1级知识图谱，若所述操作为第二操作，则使用被操作节点的节点值对所述第一数据进行查询得到查询结果，其中，若被操作节点为类别节点，则进行分类查询得到类别名称为所述节点值的查询结果，若被操作节点为关键词节点，则进行关键词查询得到包含所述节点值的查询结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的数据查询方法，其特征在于，所述方法包括：
针对第一数据构建N级知识图谱，任意一级所述知识图谱包括类别节点和关键词节点，所述类别节点的节点值为类别名称，所述关键词节点的节点值为关键词，所述知识图谱的边代表所述节点之间的相关关系，所述N为大于等于1的整数；
从所述N级知识图谱中获取第i级知识图谱，所述i为1至N中的整数；
图形化显示所述第i级知识图谱；
识别用户对所述第i级知识图谱中的节点所进行的操作，若所述操作为第一操作，则检测被操作节点是否关联了第i+1级知识图谱，若是，则显示被操作节点关联的第i+1级知识图谱，若所述操作为第二操作，则使用被操作节点的节点值对所述第一数据进行查询得到查询结果，其中，若被操作节点为类别节点，则进行分类查询得到类别名称为所述节点值的查询结果，若被操作节点为关键词节点，则进行关键词查询得到包含所述节点值的查询结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对第一数据构建N级知识图谱，包括：
从针对第一数据预先建立的N级分类信息中获取第i级分类信息，所述第i级分类信息包括至少一个类别，每个类别设置有类别名称、指向父类别的指示信息和/或指向子类别的指示信息，所述i为1至N中的整数，所述第i级分类信息中任意一个类别的子类别位于i+1级分类信息；
为所述第i级分类信息中的每个类别创建一个对应的类别节点，将所述类别节点的节点值设置为相应类别的类别名称；
针对所述第i级分类信息中的每个类别，获取该类别关联的关键词得到至少一个关键词，并为每个关键词创建一个关键词节点，将所述关键词节点的节点值设置为相应关键词；
判断每两个类别节点之间、每一类别节点和每一关键词节点之间、每两个关键词节点之间是否存在相关关系，若存在，则在相应的节点之间创建一条边得到第i级知识图谱。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述在相应的节点之间创建一条边之后，所述方法还包括：
计算相应的节点之间相关关系的关联度；
将所属关联度添加到所述边的属性中。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对所述第i级分类信息中的每个类别，获取该类别关联的关键词得到至少一个关键词，包括：
所述第i级分类信息为第N级分类信息时，针对所述第N级分类信息中的每个类别，根据语义分析获取与该类别的类别名称语义相关的关键词得到至少一个关键词；
所述第i级分类信息为第1至第N-1级分类信息时，针对所述第i级分类信息中的每个类别，根据所述指向父类别的指示信息和/或指向子类别的指示信息获取该类别的所有子类别，获取所有子类别关联的关键词并从所述所有子类别关联的关键词中选取至少一个关键词。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，针对所述第i级分类信息中的每个类别，获取该类别关联的关键词得到至少一个关键词之后，所述方法还包括：
获取第二数据，所述第二数据为用户使用所述第一数据的过程中记录下的数据；

【专利技术属性】
技术研发人员：崔燕红，
申请(专利权)人：北京泰迪熊移动科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11