一种基于知识视图的知识图谱数据处理方法和系统技术方案

本说明书实施例公开了一种基于知识视图的知识图谱数据处理方法和系统。其中，该方法包括：获取知识视图的定义数据，所述知识视图的定义数据至少用于从基础知识图谱中指定目标知识以及用于指定对至少部分目标知识的加工方法；基于所述加工方法对所述至少部分目标知识进行知识加工，获得图谱增量数据并进行增量存储，进而获得知识视图元数据，以便数据使用方基于其获取知识视图并加以使用；其中，所述知识视图包括目标知识以及所述图谱增量数据，所述知识视图元数据包括目标知识的存储位置信息，以及所述图谱增量数据的存储位置信息。息。息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识视图的知识图谱数据处理方法和系统


[0001]本说明书涉及数据处理
，特别涉及一种基于知识视图的知识图谱数据处理方法和系统。

技术介绍

[0002]知识图谱是一种结构化的数据表达方式，能够高效的呈现数据所蕴含的知识信息。在一些应用场景中，不同计算任务可能会共享同一个知识图谱，而在同一知识图谱基础上进行知识应用出现了新的技术问题。
[0003]因此，有必要提出一种基于知识视图的知识图谱数据处理方法和系统，以更好地实现基于知识图谱的知识应用。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例的一个方面提供一种基于知识视图的知识图谱数据处理方法。该方法包括：获取知识视图的定义数据，所述知识视图的定义数据至少用于从基础知识图谱中指定目标知识以及对至少部分目标知识的加工方法。基于所述加工方法对所述至少部分目标知识进行知识加工，获得图谱增量数据并进行增量存储，进而获得知识视图元数据，以便数据使用方基于其获取知识视图并加以使用；其中，所述知识视图包括目标知识以及所述图谱增量数据，所述知识视图元数据包括目标知识的存储位置信息，以及所述图谱增量数据的存储位置信息。
[0005]本说明书实施例的另一个方面提供一种基于知识视图的知识图谱数据处理系统。该系统包括：数据获取模块，可以用于获取知识视图的定义数据，所述知识视图的定义数据至少用于从基础知识图谱中指定目标知识以及对至少部分目标知识的加工方法。知识加工模块，可以用于基于所述加工方法对所述至少部分目标知识进行知识加工，获得图谱增量数据并进行增量存储，进而获得知识视图元数据，以便数据使用方基于其获取知识视图并加以使用；其中，所述知识视图包括目标知识以及所述图谱增量数据，所述知识视图元数据包括目标知识的存储位置信息，以及所述图谱增量数据的存储位置信息。
[0006]本说明书实施例的另一个方面提供一种基于知识视图的知识图谱数据处理方法，该方法包括：获取知识视图的定义数据，所述知识视图的定义数据至少用于从基础知识图谱中指定目标知识；所述基础知识图谱存储于第一存储区域。确定知识视图元数据，以便数据使用方基于其获取知识视图并加以使用；其中，所述知识视图包括所述目标知识，所述知识视图元数据包括目标知识在第一存储区域的位置信息。
[0007]本说明书实施例的另一个方面提供一种基于知识视图的知识图谱数据处理装置包括至少一个存储介质和至少一个处理器，所述至少一个存储介质用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令以实现基于知识视图的知识图谱数据处理方法。
[0008]本说明书实施例的另一个方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储
计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行基于知识视图的知识图谱数据处理方法。
附图说明
[0009]本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
[0010]图1是根据本说明书一些实施例所示的基于知识视图的知识图谱数据处理方法的示例性流程图；
[0011]图2是根据本说明书一些实施例所示的知识视图的存储关系与应用的示例性示意图；
[0012]图3是根据本说明书又一些实施例所示的基于知识视图的知识图谱数据处理方法的示例性流程图；
[0013]图4是根据本说明书一些实施例所示的基于知识视图的知识图谱数据处理系统的示例性模块图；
[0014]图5是根据本说明书一些实施例所示的知识视图的示例性示意图。
具体实施方式
[0015]为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
[0016]应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
[0017]如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
[0018]本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
[0019]本说明书所披露的基于知识视图的知识图谱数据处理方法可以应用于多平台或多业务领域数据处理的相关场景中，例如，可以应用于基于安全、保险、支付、财富、智能资金等多个业务领域的数据进行业务任务(如确定某个自然人的资金风险、智慧推理等)计算的场景。
[0020]对于不同平台、不同业务领域，其分别拥有各自的数据，其可以基于各自的数据在
同一个知识图谱平台上建立多个知识图谱项目，并逐步累积沉淀下海量的知识数据。
[0021]知识图谱是一种结构化的数据表达方式，能够高效的呈现数据所蕴含的知识信息。在一些应用场景中，知识图谱可以作为一份基础存储支持多个不同场景的下游知识应用。例如，不同平台或不同业务领域别拥有各自的数据，可以基于各自的数据构建一个大而全面的基础知识图谱，打通各业务领域的数据，沉淀海量的知识数据，以供不同业务领域的下游知识应用。下游应用在使用知识图谱时，常常需要基于业务需求对图谱进行筛选，仅使用其中相关的实体或关系进行计算。在一些实施例中，为了更好满足下游应有的需要，还需要对从基础知识图谱筛选出来的目标知识进行加工，使其包含更多的知识信息。如果直接在基础知识图谱上修改，会导致基础存储的知识图谱失去原有的信息，其他下游应用无法使用。为此，本说明书一些实施例提出基于知识视图的图谱数据处理方法，能够保持基础存储的知识图谱不变，而在此基础上根据需要生成满足不同业务需要的知识视图，知识视图可以看作从知识图谱抽取的部分知识或子图。
[0022]通过生成不同的知识视图以支撑不同的下游应用的同时，如果将大量的知识视图全面存储，则会耗费较多存储资源。为了尽可能节省创建知识视图产生的存储开销，本说明书一些实施例进一步提出最小化加工的思想。即只对加工方法涉及的部分知识进行加工，将加工生成的数据作为图谱增量数据存储，数据使用方在获取知识视图时，基于视图元数据分别从基础存储获取加工不涉及的知识，从增量存储中获取加工结果——图谱增量数据，进而避免了知识的大量重复存储，有效节省了存储开销。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识视图的知识图谱数据处理方法，包括：获取知识视图的定义数据，所述知识视图的定义数据至少用于从基础知识图谱中指定目标知识以及用于指定对至少部分目标知识的加工方法；基于所述加工方法对所述至少部分目标知识进行知识加工，获得图谱增量数据并进行增量存储，进而获得知识视图元数据，以便数据使用方基于其获取知识视图并加以使用；其中，所述知识视图包括目标知识以及所述图谱增量数据，所述知识视图元数据包括目标知识的存储位置信息，以及所述图谱增量数据的存储位置信息。2.如权利要求1所述的方法，所述知识视图的定义数据包括知识标识声明部分；所述知识标识声明部分用于通过实体标识和/或边标识从所述基础知识图谱中指定对应实体和/或边的数据实例，进而指定目标知识。3.如权利要求2所述的方法，所述基于所述加工方法对所述至少部分目标知识进行知识加工，以获得图谱增量数据并存储，包括：确定加工方法涉及的实体标识和/或边标识，作为待加工知识标识；基于所述待加工知识标识从所述基础知识图谱中获取对应实体和/边的数据实例；基于所述加工方法对所述数据实例进行知识加工，以获得所述图谱增量数据。4.如权利要求2所述的方法，加工方法不涉及的实体标识和/或边标识为未加工知识标识；所述未加工知识标识用于在数据使用方从第一存储区域获取未加工的目标知识时作为对所述基础知识图谱的筛选条件。5.如权利要求2所述的方法，所述知识视图的定义数据还包括过滤条件，所述过滤条件用于基于属性对所述知识标识声明部分指定的数据实例进行过滤，目标知识为过滤后的数据实例。6.如权利要求5所述的方法，所述基于所述加工方法对所述至少部分目标知识进行知识加工，以获得图谱增量数据并存储，包括：确定加工方法涉及的实体标识和/或边标识、以及过滤条件，将所述实体标识和/或边标识作为待加工知识标识，将所述过滤条件作为待加工过滤条件；基于所述待加工知识标识从所述基础知识图谱中获取对应实体和/边的数据实例；基于所述待加工过滤条件对所述数据实例进行过滤，得到过滤后的数据实例；基于所述加工方法对所述过滤后的数据实例进行知识加工，以获得所述图谱增量数据。7.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：李想，赵培龙，刘志臻，梁磊，廖博森，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：