【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种非遗传承图谱的构建方法与系统。
技术介绍
1、数据处理
包括广泛的技术和方法，旨在处理、分析、存储和可视化各种数据类型，以提取有用的信息和知识。这一领域的发展关注数据的收集、清洗、分析、可视化和应用，以解决各种问题，从商业决策到科学研究等。
2、非遗传承图谱的构建方法是一种应用数据处理技术的解决方案，用于构建非物质文化遗产（非遗）的传承图谱。非遗传承图谱是一种结构化的信息表示方式，用于记录和传承非物质文化遗产的知识、技艺、传统和历史。主要目的是保存和传承非物质文化遗产，以便后代能够学习和继承。这包括各种非遗元素，如传统技艺、音乐、舞蹈、戏剧、语言、食品、仪式等。方法通过数据采集、处理、可视化和分享，创建可视化、易于理解的非遗图谱，以展示非遗元素之间的联系和传承关系，促进非遗的传承、推广，同时为研究、教育和文化传播提供有用的工具。通过这些手段，非遗的知识得以保存、不丧失或遗忘，以便后代能够学习和继承这一重要的文化遗产。
3、在现有非遗传承图谱的构建方法中，传统方法在非遗元素变迁规律的揭示上较为粗略，缺乏对时间序列深度的挖掘，难以精确模拟非遗的时空演变。此外，现有方法在处理多模态信息时往往独立考虑视觉或音频信息，而未能充分利用深度学习技术进行综合特征提取，导致语义理解的不全面。在知识管理方面，传统的非遗知识表示多采用非结构化方式，不利于知识的检索与应用。而在传承路径预测方面，缺少有效的优化算法支持，难以形成科学的传承策略。现有方法在探索非遗元素间深层次语义关系上也表现
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种非遗传承图谱的构建方法与系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种非遗传承图谱的构建方法，包括以下步骤：
3、s1：基于多类公开数据库和地理信息系统，采用数据挖掘技术，对原始非遗元素的时空数据进行收集和清洗，并进行规范化处理，生成净化后的非遗时空数据集；
4、s2：基于所述净化后的非遗时空数据集，采用长短时记忆网络揭示非遗元素随时间流的变化规律，进行时空演变模型的构建，并生成非遗时空变迁趋势模型；
5、s3：基于所述非遗时空变迁趋势模型，采用卷积神经网络以及transformer算法对包括视觉和音频的多模态信息进行深度学习，提取非遗元素的多种语义特征，并整合到模型中，生成非遗多模态语义特征集；
6、s4：基于所述非遗多模态语义特征集，采用图数据库以及本体论构建方法，对非遗元素及其语义特征进行图谱化管理，生成非遗知识图谱；
7、s5：基于所述非遗知识图谱，采用强化学习优化算法，对非遗元素的未来传承情况进行预测，并利用社区检测和关键节点识别算法对传承链条进行优化，进而生成优化后的非遗传承路径预测；
8、s6：基于所述优化后的非遗传承路径预测，引入生成对抗网络，对大传承链条进行深度学习，挖掘非遗元素之间的深层次语义关系，生成非遗深度语义关联网络；
9、所述净化后的非遗时空数据集包括位置坐标、历史变迁信息、非遗元素的特征描述，所述非遗时空变迁趋势模型包括非遗元素在时间和空间上的演变信息，所述非遗多模态语义特征集具体指非遗元素的视觉、音频信息，所述非遗知识图谱包括非遗元素的节点、多语义特征节点，以及节点间的关系边，所述优化后的非遗传承路径预测具体包括非遗元素在未来时间段内的变迁趋势，以及在传承过程中的关键节点和传承链条，所述非遗深度语义关联网络具体为非遗元素间包括相似性、相关性的语义关系。
10、作为本专利技术的进一步方案，基于多类公开数据库和地理信息系统，采用数据挖掘技术，对原始非遗元素的时空数据进行收集和清洗，并进行规范化处理，生成净化后的非遗时空数据集的步骤具体为：
11、s101：基于目标公开数据库，采用爬虫技术，获取包括时空数据的原始非遗元素信息，并进行文本抽取，生成非遗原始信息数据库；
12、s102：基于所述非遗原始信息数据库，采用包括空值填充、去除异常值的数据预处理技术，进行数据清洗，生成清洗后的非遗信息数据库；
13、s103：基于所述清洗后的非遗信息数据库，借助地理信息系统，进行地理位置信息的规范化处理，将格式多样化的地理信息转为统一格式，生成规范化地理位置非遗信息数据库；
14、s104：基于所述规范化地理位置的非遗信息数据库，采用数据标准化技术，进行非遗元素信息的规范化处理，生成净化后的非遗时空数据集；
15、所述爬虫技术具体为获取目标公开数据库的html源码并解析获取信息，所述非遗原始信息数据库包括多非遗元素的名称、类别、地理位置、时间信息，所述地理信息系统具体为将地理信息集成到数据库中，在检索中实现非遗元素地理位置的信息查询和管理，所述数据标准化具体为转换多种非遗元素信息至统一的度量标准或尺度，降低由于度量单位差异的影响。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述净化后的非遗时空数据集，采用长短时记忆网络揭示非遗元素随时间流的变化规律，进行时空演变模型的构建，并生成非遗时空变迁趋势模型的步骤具体为：
17、s201：基于所述净化后的非遗时空数据集，采用数据集划分技术，进行训练集、验证集及测试集的划分，生成训练子非遗数据集、验证子非遗数据集、测试子非遗数据集；
18、s202：基于所述训练子非遗数据集，导入长短时记忆网络，进行模型训练，生成非遗时空模型训练阶段模型；
19、s203：基于所述非遗时空模型训练阶段模型，引入所述验证子非遗数据集，进行模型验证，生成非遗时空模型验证阶段模型；
20、s204：基于所述非遗时空模型验证阶段模型，引入所述测试子非遗数据集，通过模型测试，生成非遗时空变迁趋势模型；
21、所述数据集划分具体为将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、优化和测试，所述长短时记忆网络具体为一种循环神经网络，用于处理和预测时间序列数据或具有时序性的数据，所述模型验证主要在于优化模型的参数，避免过拟合或欠拟合现象。
22、作为本专利技术的进一步方案，基于所述非遗时空变迁趋势模型，采用卷积神经网络以及transformer算法对包括视觉和音频的多模态信息进行深度学习，提取非遗元素的多种语义特征，并整合到模型中，生成非遗多模态语义特征集的步骤具体为：
23、s301：基于非遗视觉数据，采用层次化特征提取算法vggnet，进行特征编码，并进行特征选择，生成视觉特征集；
24、s302：基于非遗音频数据，采用mel频率倒谱系数，进行语音编码，并进行特征优化，利用所述视觉特征集，生成音频特征集；
25、s303：基于所述音频特征集、视觉特征集，采用自注意力机制，进行特征融合，并进行时序特征学习，生成初步的多模态语义特征集；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种非遗传承图谱的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的非遗传承图谱的构建方法，其特征在于，基于多类公开数据库和地理信息系统，采用数据挖掘技术，对原始非遗元素的时空数据进行收集和清洗，并进行规范化处理，生成净化后的非遗时空数据集的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的非遗传承图谱的构建方法，其特征在于，基于所述净化后的非遗时空数据集，采用长短时记忆网络揭示非遗元素随时间流的变化规律，进行时空演变模型的构建，并生成非遗时空变迁趋势模型的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的非遗传承图谱的构建方法，其特征在于，基于所述非遗时空变迁趋势模型，采用卷积神经网络以及Transformer算法对包括视觉和音频的多模态信息进行深度学习，提取非遗元素的多种语义特征，并整合到模型中，生成非遗多模态语义特征集的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的非遗传承图谱的构建方法，其特征在于，基于所述非遗多模态语义特征集，采用图数据库以及本体论构建方法，对非遗元素及其语义特征进行图谱化管理，生成非遗知识图谱的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的非遗传承图谱的构建方法，其特征在于，基于所述优化后的非遗传承路径预测，引入生成对抗网络，对大传承链条进行深度学习，挖掘非遗元素之间的深层次语义关系，生成非遗深度语义关联网络的步骤具体为：
8.一种非遗传承图谱的构建系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的非遗传承图谱的构建方法，所述系统包括非遗信息处理模块、非遗时空模型构建模块、非遗多模态特征提取模块、非遗知识图谱构建模块、非遗深度学习和建模模块。
9.根据权利要求8所述的非遗传承图谱的构建系统，其特征在于，所述非遗信息处理模块基于公开的目标数据库，采用爬虫技术，获取包括时空数据的原始非遗元素信息，并使用数据预处理技术进行清洗，生成净化后的非遗时空数据集；
10.根据权利要求8所述的非遗传承图谱的构建系统，其特征在于，所述非遗信息处理模块包括数据采集子模块、数据预处理子模块、地理位置规范化子模块、数据标准化子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种非遗传承图谱的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的非遗传承图谱的构建方法，其特征在于，基于多类公开数据库和地理信息系统，采用数据挖掘技术，对原始非遗元素的时空数据进行收集和清洗，并进行规范化处理，生成净化后的非遗时空数据集的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的非遗传承图谱的构建方法，其特征在于，基于所述净化后的非遗时空数据集，采用长短时记忆网络揭示非遗元素随时间流的变化规律，进行时空演变模型的构建，并生成非遗时空变迁趋势模型的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的非遗传承图谱的构建方法，其特征在于，基于所述非遗时空变迁趋势模型，采用卷积神经网络以及transformer算法对包括视觉和音频的多模态信息进行深度学习，提取非遗元素的多种语义特征，并整合到模型中，生成非遗多模态语义特征集的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的非遗传承图谱的构建方法，其特征在于，基于所述非遗多模态语义特征集，采用图数据库以及本体论构建方法，对非遗元素及其语义特征进行图谱化管理，生成非遗知识图谱的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的非遗传承图谱的构建方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴鹏飞，周春姐，
申请(专利权)人：烟台云朵软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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