一种故障知识图谱构建方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种故障知识图谱构建方法及装置，该方法包括：对规则库进行实体与关系抽取，得到包括告警关系实例与工单派单实例的第一候选集；对实时数据进行实体与关系抽取，得到告警关联关系与工单派单关系的第二候选集；根据该第一候选集与该第二候选集进行冲突检测，得到包括有效告警关联关系与工单派单知识的目标候选集；将该目标候选集融入到根据该规则库构建的故障知识图谱，得到更新后的故障知识图谱，可以解决相关技术中依靠规则库和知识库的映射转换，无法快速适应新业务新场景的问题，通过实时数据与规则库的实体与关系抽取的结合，更新故障知识图谱，使得故障知识图谱能快速适应新业务新场景。图谱能快速适应新业务新场景。图谱能快速适应新业务新场景。

【技术实现步骤摘要】
一种故障知识图谱构建方法及装置


[0001]本申请实施例涉及通信领域，具体而言，涉及一种故障知识图谱构建方法及装置。

技术介绍

[0002]在搭建故障知识图谱过程中，知识抽取是一个必备的过程，它从不同数据源、不同结构的数据中进行知识提取，形成故障知识图谱理解的数据结构，如资源描述框架(Resource Description Framework，简称为RDF)三元组，最终融合进入故障知识图谱中。
[0003]对运维保障来说仅仅从规则库和知识库抽取知识是不够的，特别是5G场景，很多新业务新场景的规则还没有形成，需要从实时的运维数据，如告警、日志和工单等运维数据进行分析，以人工专家经验，形成规则，注入电信运维故障知识图谱。依靠规则库和知识库的映射转换，无法快速适应新业务新场景，依靠人工进行知识抽取不仅效率相对比较低下，质量也无法得到保障。
[0004]针对相关技术中依靠规则库和知识库的映射转换，无法快速适应新业务新场景的问题，尚未提出解决方案。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种故障知识图谱构建方法及装本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种故障知识图谱构建方法，其特征在于，包括：对规则库进行实体与关系抽取，得到包括告警关系实例与工单派单实例的第一候选集；对实时数据进行实体与关系抽取，得到告警关联关系与工单派单关系的第二候选集；根据所述第一候选集与所述第二候选集进行冲突检测，得到包括有效告警关联关系与工单派单知识的目标候选集；将所述目标候选集融入到根据所述规则库构建的故障知识图谱，得到更新后的故障知识图谱。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对规则库进行实体与关系抽取，得到包括告警关系实例与工单派单实例的第一候选集包括：对所述规则库中的告警关联规则，通过关键字段抽取不同告警之间的关联关系，组成所述告警关系实例；对所述规则库中的工单派单规则，通过关键字段抽取派单条件中的不同告警之间的关联关系，组成所述工单派单实例。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述规则库中的告警规则，通过关键字段抽取不同告警之间的关联关系，组成告警关系实例包括：根据第一关键字段抽取父子告警与规则描述内容；根据第二关键字段对所述规则描述内容进行左右分词，得到左分词与右分词；分别将所述左分词、所述右分词与父子告警进行大类匹配，以形成所述告警关联实例。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对规则库进行实体与关系抽取，得到包括告警关系实例与工单派单实例的第一候选集之前，所述方法还包括：将所述规则库中的半结构化数据转换为结构化数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对实时数据进行实体与关系抽取，得到告警关联关系与工单派单关系的第二候选集包括：对所述实时数据中的告警数据进行相关性挖掘，得到相关性告警；对所述实时数据中的工单数据，根据关键字段抽取告警内容与故障处理内容，其中，所述故障处理内容至少包括故障处理情况、故障原因初步判断、故障处理意见；对所述告警内容与所述故障处理内容进行分词处理，得到一个或多个原因告警；根据相似度确定所述一个或多个原因告警的告警向量；将所述告警向量与所述相关性告警进行匹配，得到所述告警关联关系与所述工单派单关系。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一候选集与所述第二候选集进行冲突检测，得到包括有效告警关联关系与工单派单知识的所述目标候选集包括：对所述第二候选集中的每个告警关联关系与每个工单派单关系，执行以下操作，得到有效告警关联关系与工单派单知识组成的所述目标候选集，其中，对于正在执行的告警关联关系与工单派单关系称为当前告警关联关系与当前工单派单关系：判断所述当前告警关...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜磊，严浩，徐代刚，杜贤俊，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：