一种工业知识图谱的构建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种工业知识图谱的构建方法，包括以下构建步骤：S1数据收集、S2数据清洗、S3数据建模、S4图谱存储、S5图谱查询、S6图谱可视化。本发明专利技术还公开了一种工业知识图谱装置，包括放置块，所述放置块上端开设有两个滑槽，两个所述滑槽内分别转动连接有螺纹杆，所述螺纹杆外壁固定连接有连接套，所述连接套外壁固定连接有触摸屏，所述放置块内开设有装置腔，所述装置腔内安装有使两个螺纹杆滑动的滑动机构，本发明专利技术通过设置的套筒、螺纹杆、连接套等部件，通过两个套筒的正转和反转，可使得螺纹杆在其内部上下滑动，进而通过螺纹杆带动触摸屏上下滑动，如此可应对不同身高的用户通过触摸屏来查阅工业知识图谱。触摸屏来查阅工业知识图谱。触摸屏来查阅工业知识图谱。

【技术实现步骤摘要】
一种工业知识图谱的构建方法及装置


[0001]本专利技术涉及工业知识图谱
，尤其涉及一种工业知识图谱的构建方法及装置。

技术介绍

[0002]工业知识图谱是一种用于管理和利用工业知识的工具。它通过将工业知识表示为图谱形式来提高知识管理和共享的效率。
[0003]随着工业知识的普及，知识图谱也常为传播工业知识的一种途径，通过知识图谱进行工业知识检索学习，和熟知工业知识非常重要，现有的检索以手机电脑为主，这两种方式针对性不强，因此很少有人主动检索获知，一些单独设立的检索终端，安装的高度固定，不能适用各个身高端的人群，较为不便。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种工业知识图谱的构建方法及装置。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种工业知识图谱的构建方法，包括以下构建步骤：
[0007]S1、数据收集：通过爬虫、API等方式获取工业相关的结构化和非结构化数据，具体步骤为通过编写爬虫程序爬取网络上的工业相关数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业知识图谱的构建方法，其特征在于，包括以下构建步骤：S1、数据收集：通过爬虫、API等方式获取工业相关的结构化和非结构化数据，具体步骤为通过编写爬虫程序爬取网络上的工业相关数据，如工业产品信息、市场数据、技术文档，爬虫程序可以利用网络爬虫框架或库来实现，例如Scrapy,BeautifulSoup,Selenium等，随后调用第三方API接口获取工业相关数据，如天气数据、统计数据，再通过人工录入的方式获取工业相关数据，如企业信息、设备信息，人工数据录入可以通过在线表单或离线表格的形式来实现，最后导入数据库中已有的工业相关数据，如ERP系统中的生产数据、设备数据。S2、数据清洗：主要目的是对收集的数据进行清理、去重、格式化等处理，使其符合图谱模型的要求，常用的数据清洗步骤包括对数据进行初步的清洗，去除重复、空值、异常值等数据，将数据格式化为统一的格式，便于后续处理，再将数据规范化为统一的格式，如大小写转换、数字格式化等，对缺失的数据进行填充，如使用平均值、中位数、众数等填充策略，对数据进行挖掘，如查找数据规律、关联关系，对数据进行可视化，便于查看数据分布和关系，数据清洗需要根据数据的具体情况和图谱模型的要求来进行选择性地执行，可以使用Python或R等工具进行数据清洗。S3、数据建模:主要目的是根据工业知识图谱的需求，将数据映射到图谱模型中，常用的数据建模步骤包括根据工业知识图谱的需求，定义实体类型，如设备、工艺、产品,再根据工业知识图谱的需求定义关系类型，如部件、构成、生产，随后根据工业知识图谱的需求，定义实体和关系的属性，如设备类型、生产日期等，将清洗后的数据映射到图谱模型中，并将其关联，最后对建模后的数据进行校验，确保数据的完整性和准确性。S4、图谱存储：主要目的是使用图数据库存储建模后的图谱数据，并支持高效的读写操作，常用的图谱存储方法包括使用使用图数据库来存储工业知识图谱，如Neo4j、TigerGraph、ArangoDB等。这些数据库支持高效的图遍历和查询，可以帮助用户快速地查询工业知识图谱。S5、...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑忠斌，凌颖，黄海艇，杨俊，彭新，阮大治，孙学伟，张楠笛，冯源，张旻，冯益民，
申请(专利权)人：工业互联网创新中心上海有限公司，
类型：发明
国别省市：