【技术实现步骤摘要】
图谱扩展方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质
[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体地，涉及一种图谱扩展方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]在对多行业的数据进行数据融合分析时，往往需要综合多种结构的数据源并分析其内在关联关系。
[0003]传统的数据融合分析，基本都是指结构化数据表的联合操作，若是要分析关联性，还要对结构化数据进行单独的知识建模再导入图数据库中。如果是涉及到非结构数据的分析处理，对于业务数数据分析人员来说，技术门槛较高，难以开展有效数据融合分析工作。
技术实现思路
[0004]本文中描述的实施例提供了一种图谱扩展方法和装置、电子设备以及存储有计算机程序的计算机可读存储介质。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种图谱扩展方法。在该方法中，获取包括第一实体的知识图谱，第一实体通过非结构化数据的元数据得到；响应于接收到对知识图谱的实体扩展请求，获取非结构化数据的数据主体；基于数据主体和可视化操作界面，得到与第一实体相关的扩展实体和...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图谱扩展方法，所述方法包括：获取包括第一实体的知识图谱，所述第一实体通过非结构化数据的元数据得到；响应于接收到对所述知识图谱的实体扩展请求，获取所述非结构化数据的数据主体；基于所述数据主体和可视化操作界面，得到与所述第一实体相关的扩展实体和与所述扩展实体相关的实体关系；基于所述扩展实体、所述实体关系和所述知识图谱，得到扩展图谱。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述数据主体和可视化操作界面，得到与所述第一实体相关的扩展实体和与所述扩展实体相关的实体关系包括：基于所述数据主体的类型，确定与所述类型对应的、预设的人工智能算法，并将所述人工智能算法的名称显示在可视化操作界面；基于从所述可视化操作界面得到的操作信息，确定选取的人工智能算法；采用所述选取的人工智能算法对所述数据主体进行处理，得到与所述第一实体相关的扩展实体和所述扩展实体的属性值；基于所述扩展实体、所述扩展实体的属性值和所述知识图谱，确定与所述扩展实体相关的实体关系。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述数据主体的类型为文本，所述采用所述选取的人工智能算法对所述数据主体进行处理，得到与所述第一实体相关的扩展实体和所述扩展实体的属性值包括：采用材料识别算法或实体抽取算法抽取所述数据主体中的扩展实体和扩展实体的属性值。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述数据主体的类型为视频，所述采用所述选取的人工智能算法对所述数据主体进行处理，得到与所述第一实体相关的扩展实体和所述扩展实体的属性值包括：采用所述机器视觉算法抽取所述数据主体中的视频实体和视频实体的属性值，将所述视频实体作为与所述第一实体相关的扩展实体，将所述视频实体的属性值作为所述扩展实体的属性值。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述机器视觉算法包括：人体姿态预测算法、人脸识别算法；所述采用所述机器视觉算法抽取所述数据主体中的视频实体和视频实体的属性...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁洪鑫，董厚泽，严增勇，唐春生，陶政坪，王闻蓉，
申请(专利权)人：中电科大数据研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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