一种供应链运营知识图谱构建方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种供应链运营知识图谱构建方法和系统。该方包括：获取供应链运营过程中的数据；对获取的供应链运营过程中的数据进行知识抽取；根据所抽取的知识构建本体库，并基于本体库对供应链多源数据进行知识融合；对知识融合后的数据进行知识加工，以保证知识的入库质量；将知识加工后的数据采用图数据库进行存储，形成供应链运营知识图谱；以供应链运营知识图谱为基础实现知识服务应用，包括面向供应链运营领域的知识语义检索服务、基于用户画像的知识精准推送服务。本发明专利技术构建了融合多数据源的知识图谱，能够实现不同领域内数据的快速查询，能够支撑语义检索功能，满足用户对跨阶段知识关联检索的需求，提高协同工作效率，提升辅助决策水平。提升辅助决策水平。提升辅助决策水平。

【技术实现步骤摘要】
一种供应链运营知识图谱构建方法和系统


[0001]本专利技术属于信息
，具体涉及一种供应链运营知识图谱构建方法和系统。

技术介绍

[0002]在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱(Knowledge Graph)作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体
‑
关系
‑
实体”三元组，以及实体及其相关属性
‑
值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。
[0003]随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱。
[0004]知识图谱(Knowl本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种供应链运营知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取供应链运营过程中的数据，包括结构化数据、半结构化数据以及非机构化数据；对获取的供应链运营过程中的数据进行知识抽取，包括实体抽取、关系抽取以及属性抽取；根据所抽取的知识构建本体库，并基于本体库对供应链多源数据进行知识融合；对知识融合后的数据进行知识加工，以保证知识的入库质量；将知识加工后的数据采用图数据库进行存储，形成供应链运营知识图谱。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所抽取的知识构建本体库，并基于本体库对供应链多源数据进行知识融合，包括：首先构建领域本体库，然后将领域本体库进行融合以形成全局本体库，然后对各个领域的知识库进行实体对齐和实体链接。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建领域本体库，包括：从领域的关系数据库中抽取出关系模式；利用转换规则将关系模式映射为领域本体模型，所述转换规则包括：将关系模式中的表名转换为本体中的概念名；将表与表间的关系转换为本体中的概念与概念的关系；将关系模式中的字段名转换为本体的属性名；对领域本体模型进行评估和校验，评估和校验通过后建立领域内的本体库。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将领域本体库进行融合以形成全局本体库，包括：首先，采用相似性检测规则对不同领域内的本体进行检测，包括语义相似性检测、概念相似性检测、属性相似性检测、数据格式相似性检测，从而将不同领域内的相同或相似概念进行统一；其次，采用冲突解决规则消除相同或相似概念的歧义，剔除冗余和错误概念；最后，将剩余的领域本体经过冲突解决和实体消岐处理，映射到全局本体库。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述实体链接采用基于约束向量嵌入转换算法实现，其步骤包括：将知识图谱中的实体和关系，通过嵌入方式投影到低维向量空间；在向量空间中通过向量平移转换操作，计算头、尾实体及关系在向量空间中的损失函数值，实现头尾实体的关系链接；增加关系语义约束条件，使得所预测出的实体间的关系满足关系的语义类型。6.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨灵运，赵京鹤，于文涛，张华，郭一，甄幽美，
申请(专利权)人：北京航天智造科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：