【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的时空大数据深度分析方法及系统
[0001]本专利技术涉及一种时空数据分析
，具体的涉及一种基于知识图谱的时空大数据深度分析方法及系统。
技术介绍
[0002]目前地理信息正由单一静态向多源动态、精确结构化向模糊异构化转变。知识图谱本质上是一种以图Graph作为数据结构的语义网络，用边连接由节点代表实体或概念，用有向图的方式来表达语义关系，比如在《地理信息世界》，2021年公开了的基于时空知识图谱的空间分析方法研究，以图谱检索的方式替代传统空间分析过程,降低了时间复杂度,可以有效提高空间分析检索效率，以便民生活圈中地理实体变化作为典型空间分析案例,比较了传统多图层空间分析和时空知识图谱检索方式的分析效率，具体的，本研究从数据存储架构出发，引入知识图谱作为新框架，以检索替代空间分析的复杂过程，来提升空间分析效率。知识图谱是一种对数据用语义网络进行的表达，通过节点（Point）和边（Edge）把不同信息连接在一起形成一个关系网络，这种基于图的结构可以有效地提高信息查询效率。本研究以地理格网为基础进行图谱网络的拓...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于知识图谱的时空大数据深度分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、运行数据库脚本，在数据库脚本中配置数据表结构，并为数据库中的历史数据与历史数据表结构构建链接路径，形成数据导出的基础配置，在数据库脚本中运行同步代码，将基础配置通过数据库脚本中的同步代码同步至数据导出工具中，利用数据导出工具导出历史数据表结构，基于链接路径从数据库中将历史数据对应的导出并保存至历史数据表结构下配置的历史数据目录中；步骤2、加载历史数据表结构及对应的历史数据目录，调用知识图谱中设定格式将历史数据目录下对应的历史数据进行格式标注，并按照分布式图存储的形式对格式标注以及对应的历史数据进行缓存；步骤3、获取分布式图存储的结构，提取格式标注，按照格式标注构建对应的分类模板，在每一分类模板中构建空间位置信息语义特征以及时间演进信息语义特征，基于每一分类模板构建的空间位置信息语义特征以及时间演进信息语义特征来构建神经网络模型，将历史数据按照格式标注对应的输入至分类模板中，按照设定的空间位置信息语义特征和时间演进信息语义特征进行语义分析，并将对应的语义分析结果同步至神经网络模型中，同时基于每一分类模板的空间位置信息语义特征以及时间演进信息语义特征来构建每一分类模板对应的关系特征，基于所述关系特征构建关系网络，并将所述关系网络配置到神经网络模型中，通过神经网络模型对语义分析结果进行迭代训练得到语义分析模型，其中语义分析模型包括了所述关系网络；将多个分类模板组合构成分类矩阵，在分类矩阵中通过格式标注构建分类模板的导向链接，将导向链接添加至识别模块中，通过导向链接将识别模块和分类矩阵中的分类模板建立连接；将分类矩阵通过同步模块连接所述语义分析模型；步骤4、当有新数据产生时，设定数据导出工具的数据导出周期，并按照步骤1获取新数据表结构及对应的新数据目录，从新数据目录下加载对应的新数据输入至识别模块中，通过识别模块获取新数据对应的格式标注，通过格式标注对应的导向链接将新数据输入至分类矩阵对应的分类模板中，在分类模板中按照空间位置信息语义特征和时间演进信息语义特征分别进行语义分析，得到新语义分析结果，保存新语义分析结果并将新语义分析结果输入至语义分析模型，通过语义分析模型得到语义分析结果和对应的实体关系。2.基于知识图谱的时空大数据深度分析系统，其特征在于，包括：基础配置模块，用于运行数据库脚本，运行数据库脚本以查看数据库结构代码，在数据库结构代码中配置数据结构代码，在数据结构代码中插入链接路径和约束条件，形成数据导出的基础配置；历史数据表结构形成模块，用于数据库脚本中运行同步代码，将基础配置通过数据库脚本中的同步代码同步至数据导出工具中，利用数据导出工具导出历史数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭富涛，谢鹏，冀宗童，马伟，胡贵贵，
申请(专利权)人：智成时空西安创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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