【技术实现步骤摘要】
基于水利领域知识图谱的遥感影像搜索推荐方法
本专利技术属于知识图谱
，具体的涉及基于水利领域知识图谱的遥感影像搜索推荐方法。
技术介绍
随着我国航天技术发展，使得水资源立体监测数据资源不断丰富，然而这些数据资源存在着覆盖范围不一、存储格式各异、时空尺度变化大等统一访问难题。为了能够快速有效的整合相关数据资源，需要在不同区域根据各自需求建立共享数据中心，使得水利相关数据可以进行融合存储与高效利用。然而各地区水利部门之间的业务常常会有区域性的限制，不同部门用户的偏好是不尽相同的，因此如何在这日益增长的异构水资源监测数据上发现与用户息息相关的水利信息，并根据不同部门用户的职责或兴趣实现信息推荐任务，以便用户可以准确定位所需水利数据成为关键。作为人工智能的重要组成部分，知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。随着人工智能不断发展，知识图谱已经被广泛地应用于信息检索、智能问答和推荐系统等场景中。现有的获取遥感影像数据都需要有着专业的领域...
【技术保护点】
1.基于水利领域知识图谱的遥感影像搜索推荐方法，其特征在于，基于遥感影像水利领域知识图谱构建模块、水利对象搜索模块和水利对象推荐模块，具体包括如下步骤：/n(1)遥感影像水利领域知识图谱构建模块，图谱构建分为概念层和实例层；实例层将水利遥感影像元数据和水利基础对象数据做一个数据属性级别的关联，从而融合这两种数据类型的元数据信息；/n(2)水利对象搜索模块，接收用户输入，进行NLP解析，构建知识图谱查询语言、处理查询，并经过数据封装器后返还用户进行展示；/n(3)水利对象推荐模块，追踪用户的行为记录获取用户的行为偏好，并在知识图谱中扩散用户兴趣，生成用户在知识图谱中的行为子图...
【技术特征摘要】
1.基于水利领域知识图谱的遥感影像搜索推荐方法，其特征在于，基于遥感影像水利领域知识图谱构建模块、水利对象搜索模块和水利对象推荐模块，具体包括如下步骤：
(1)遥感影像水利领域知识图谱构建模块，图谱构建分为概念层和实例层；实例层将水利遥感影像元数据和水利基础对象数据做一个数据属性级别的关联，从而融合这两种数据类型的元数据信息；
(2)水利对象搜索模块，接收用户输入，进行NLP解析，构建知识图谱查询语言、处理查询，并经过数据封装器后返还用户进行展示；
(3)水利对象推荐模块，追踪用户的行为记录获取用户的行为偏好，并在知识图谱中扩散用户兴趣，生成用户在知识图谱中的行为子图，通过计算用户的行为子图和候选对象生成的子图之间的相似性，为用户推荐相关的遥感影像数据。
2.根据权利要求1所述的基于水利领域知识图谱的遥感影像搜索推荐方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体为：构建服务于遥感影像搜索推荐的水利知识图谱包括以下步骤：
(11)使用的水利对象数据包含两种，一种是遥感影像的数据，一种是水利对象基础数据；遥感影像数据有关于影像的文本元数据和影像的拇指图；
(12)通过查询水利基础对象库来获取对象的空间覆盖范围，利用遥感影像与水利基础对象范围间的重叠关系，来实现水利基础对象与遥感影像间的关联，并通过水利对象间的连接关系构建水利领域知识图谱。
3.根据权利要求2所述的基于水利领域知识图谱的遥感影像搜索推荐方法，其特征在于，所述的步骤(2)包括两个部分，分别是水利对象语义搜索和水利对象关系搜索；有以下步骤：
(21)将输入实体通过自然语言处理方式映射到知识图谱中形成唯一实体，记为N；
(22)在知识图谱中以实体N为核心，获取与该实体直接相连的实体对象，并对这些直接相连的实体根据实体的类别进行分类，是分为遥感影像实体和水利基础对象实体；
(23)对于水利基础对象实体，形成以实体N为头实体的三元组表示，并将具有相同关系的三元组进行融合；对于遥感影像实体，根据每幅遥感影像关联的水利基础对象实体计算和实体N所关联的水利基础对象实体的相关性，将返回的遥感影像根据相关性的大小进行排序展示。
4.根据权利要求3所述的基于水利领域知识图谱的遥感影像搜索推荐方法，其特...
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