基于时空关系的知识图谱推理方法及系统技术方案

技术编号:38096632 阅读:9 留言:0更新日期:2023-07-06 09:11
本发明专利技术提供了一种基于时空关系的知识图谱推理方法及解析系统,属于知识图谱技术领域,解决了现有技术难以支撑复杂的时空知识推理的问题。该方法包括如下步骤:将目标地理空间均匀分割成M

【技术实现步骤摘要】
基于时空关系的知识图谱推理方法及系统


[0001]本专利技术涉及知识图谱
,尤其涉及一种基于时空关系的知识图谱推理方法及系统。

技术介绍

[0002]时空知识图谱是知识图谱在时间和空间上的拓展,是结构化的时空信息知识库,通过描述地理时空信息领域的概念、实体、属性及其相互关系,构成网状的知识结构。时空知识图谱的核心是有效组织地理时空信息和知识,在其基础上形成时空知识网,然后通过时空计算模型、自然语义模型等,实现时空信息和时空知识的存储、检索、推理、计算和管理,进而实现语义搜索、时空计算、时空知识推荐、关联分析等功能。
[0003]现有的时空知识图谱大多采用基于实体

关系的数据表达,即作为语义知识图谱,对实体和概念节点以及逻辑关系知识具有稳定的存储管理和推理应用能力,但其不支持地理时空节点(含时空实体和时间空间数据)的表达,不具备高效的时空存储、检索、推理、计算和管理能力。
[0004]而现有的语义网络搜索只能做简单的时空关系推理,时空计算精度远低于时空问答需求。由于时空计算能力薄弱,语义网络针对时空场景,难以支撑复杂的时空知识推理等业务需求。

技术实现思路

[0005]鉴于上述的分析,本专利技术实施例旨在提供一种基于时空关系的知识图谱推理方法及系统,用以解决现有技术难以支撑复杂的时空知识推理的问题。
[0006]一方面,本专利技术实施例提供了一种基于时空关系的知识图谱推理方法,包括如下步骤:
[0007]确定目标地理空间,将目标地理空间均匀分割成M
×
N
×
L的三维网格矩阵;
[0008]对三维网格矩阵中的每一单元网格体,建立包括其时空信息、实体信息的集合,作为该单元网格体的知识图谱数据模型;实体信息包括实体对象及其个数;
[0009]接收输入的时空关系问题,确定与该问题相关的判定规则,进而基于所述判定规则建立用于对每一单元网格体的时空信息、实体信息进行规则匹配正误验证的判定模型;
[0010]根据上述判定模型对每一单元网格体的知识图谱数据模型进行验证,获得目标地理空间中时空信息、实体信息符合上述判定规则的所有单元网格体,将获得的所有单元网格体构成的区域或所述区域内的实体对象,作为推理结果输出。
[0011]上述技术方案的有益效果如下:传统的语义网络只能做简单的时空关系推理,时空计算精度远低于时空问答需求,由于时空计算能力薄弱,语义网络针对时空场景,难以支撑复杂的时空推理(时空知识表示、时空判定等)业务需求的问题。上述技术方案利用网格进行网格代数计算,实现针对时空网格知识图谱的知识判定。具体地,根据接收输入的时空关系问题,确定判定规则并对目标地理空间的每一单元网格体进行(时空)知识图谱数据模
型的判定,得到判定结果时空域图(即某时刻符合上述判定规则的所有单元网格体构成的区域)。
[0012]基于上述方法的进一步改进,在所述将目标地理空间均匀分割成M
×
N
×
L的三维网格矩阵的步骤之后,且在对三维网格矩阵中的每一单元网格体,建立包括其时空信息、实体信息的集合的步骤之前,该方法还包括如下步骤:
[0013]对目标地理空间中的时空信息和实体信息进行网格编码,获得用于表征实体对象所处空间位置信息和实体对象所属剖分层级的网格编码结果。
[0014]进一步,对三维网格矩阵中的每一单元网格体,根据所述网格编码结果建立包括其时空信息、实体信息的集合,作为该单元网格体的知识图谱数据模型;并且,
[0015]基于所述判定规则,根据所述网格编码结果建立用于对每一网格体的时空信息、实体信息进行规则匹配正误验证的判定模型。
[0016]进一步,时空信息包括具体时刻、空间位置坐标;实体信息还包括实体对象的属性、事件、每一事件的影响因数;并且,
[0017]实体对象包括行人、行船、车辆中的至少一个;
[0018]实体对象的属性进一步包括实体对象的剩余寿命、是否可通行、实体对象与实体对象之间的关联程度;
[0019]推理结果包括禁行区、可行驶区;
[0020]该方法还包括通过网格时空知识图谱的三元组描述框架将符合判定规则的网格的时空信息和实体信息整合为网格时空知识图谱的步骤。
[0021]进一步,对于实体对象为行船或车辆,所述判定模型包括:
[0022][0023]其中,
[0024][0025]式中,k为风场扩散场景下的传播常数,C
t
为t时刻的任一单元网格体的三维坐标,C
apt
为t时刻第p个风场中心的位置,p=1,
……
,n,n为风场中心的总数,Attr(a
pt
)为t时刻第p个风场中心的风场强度,Distance()为距离,value(C
t
)为单元网格体的三维坐标C
t
处的风力,windpower(value(C
t
))为单元网格体的三维坐标C
t
处的风级,P为设定值,result(C
t
)为判定结果,1表示适合航行,0表示不适合航行。
[0026]进一步,将目标地理空间均匀分割成M
×
N
×
L的三维网格矩阵之后,对所述三维网格矩阵中的每一单元网格体分配一个独立的ID值,用于定位;并且,
[0027]位于第i行第j列的网格的ID值为:
[0028]ID(i,j)=N(i

1)+j,
[0029]式中,i=1,
……
,M,j=1,
……
,N。
[0030]进一步,所述对三维网格矩阵中的每一单元网格体,建立包括其时空信息、实体信息的集合,作为该单元网格体的知识图谱数据模型的步骤,进一步包括:
[0031]采集并整理时空数据;
[0032]对所述时空数据进行语义分析和知识抽取,获取时空数据中与目标地理空间、实体对象均相关的所有数据,生成实体对象的个体知识集;
[0033]根据上述个体知识集确定实体对象的个数、每一实体对象的运行轨迹、实体对象的属性、事件、每一事件的影响因数;
[0034]根据每一实体对象的运行轨迹,进一步确定三维网格矩阵中的每一单元网格体与每一实体对象的时空相关信息,进而确定每一单元网格体的时空信息、实体信息,将该单元网格体的时空信息、实体信息的集合作为该单元网格体的知识图谱数据模型。
[0035]进一步,所述对所述时空数据进行语义分析和知识抽取,获取时空数据中与目标地理空间、实体对象均相关的所有数据的步骤,进一步包括:
[0036]对纯文本数据进行实体对象的识别,获取与实体对象有关的空间信息、实体对象与实体对象之间的关联程度信息、历史事件信息;
[0037]对遥感影像进行目标地理空间的识别,获取目标地理空间所包含的路况、物体的空间信息,同时附加路况、物本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时空关系的知识图谱推理方法,其特征在于,包括步骤:确定目标地理空间,将目标地理空间均匀分割成M
×
N
×
L的三维网格矩阵;对三维网格矩阵中的每一单元网格体,建立包括其时空信息、实体信息的集合,作为该单元网格体的知识图谱数据模型;实体信息包括实体对象及其个数;接收输入的时空关系问题,确定与该问题相关的判定规则,进而基于所述判定规则建立用于对每一单元网格体的时空信息、实体信息进行规则匹配正误验证的判定模型;根据上述判定模型对每一单元网格体的知识图谱数据模型进行验证,获得目标地理空间中时空信息、实体信息符合上述判定规则的所有单元网格体,将获得的所有单元网格体构成的区域或所述区域内的实体对象,作为推理结果输出。2.根据权利要求1所述的基于时空关系的知识图谱推理方法,其特征在于,在所述将目标地理空间均匀分割成M
×
N
×
L的三维网格矩阵的步骤之后,且在所述对三维网格矩阵中的每一单元网格体,建立包括其时空信息、实体信息的集合的步骤之前,该方法还包括如下步骤:对目标地理空间中的时空信息和实体信息进行网格编码,获得用于表征实体对象所处空间位置信息和实体对象所属剖分层级的网格编码结果。3.根据权利要求2所述的基于时空关系的知识图谱推理方法,其特征在于,对三维网格矩阵中的每一单元网格体,根据所述网格编码结果建立包括其时空信息、实体信息的集合,作为该单元网格体的知识图谱数据模型;并且,基于所述判定规则,根据所述网格编码结果建立用于对每一网格体的时空信息、实体信息进行规则匹配正误验证的判定模型。4.根据权利要求1

3任一项所述的基于时空关系的知识图谱推理方法,其特征在于,时空信息包括具体时刻、空间位置坐标;实体信息还包括实体对象的属性、事件、每一事件的影响因数;并且,实体对象包括行人、行船、车辆中的至少一个;实体对象的属性进一步包括实体对象的剩余寿命、是否可通行、实体对象与实体对象之间的关联程度;推理结果包括禁行区、可行驶区;该方法还包括通过网格时空知识图谱的三元组描述框架将符合判定规则的网格的时空信息和实体信息整合为网格时空知识图谱的步骤。5.根据权利要求4所述的基于时空关系的知识图谱推理方法,其特征在于,对于实体对象为行船或车辆,所述判定模型包括:其中,式中,k为风场扩散场景下的传播常数,C
t
为t时刻的任一单元网格体的三维坐标,C
apt

t时刻第p个风场中心的位置,p=1,
……
,n,n为风场中心的总数,Attr(a
pt
)为t时刻第p个风场中心的风场强度,Distance()为距离,value(C
t
)为单元网格体的三维坐标C
t
处的风力,windpower(value(C
t
))为单元网格体的三维坐标C
t
处的风级,P为设定值,result(C
t
)为判定结果,1表示适合航行,0表示不适合航行。6.根据权利要求5所述的基于时空关系的知识图谱推理方法,其特征在于,将目...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘杰任伏虎刘嘉澍伍学民王丽娜王飞
申请(专利权)人:北斗伏羲中科数码合肥有限公司
类型:发明
国别省市:

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