【技术实现步骤摘要】
本申请涉及异常诊断，尤其是涉及一种基于知识图谱的异常数据诊断方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着信息时代的发展，大数据分析检测技术逐渐应用于各行各业，环境保护领域也不例外，在环境保护领域，利用大数据可以对环境形势进行综合研判，以对环境风险进行预测预警。为了得到准确的预测结果，关于大数据的日常维护和管理尤为重要。若不能及时发现并剔除大数据中出现的异常数据，则很有可能会影响整体大数据的质量。
2、相关技术中，一般通过采用统计方法或规则校验方法等将大数据中出现的异常数据进行识别并剔除，但是，并没有对异常数据的产生原因进行溯源和诊断，异常数据可能代表着潜在的问题或风险，若没有及时对异常数据产生的原因进行溯源和诊断，即代表异常数据对应的潜在问题或风险没有被及时解除，因此，可能会导致安全性和合规性风险增加。
技术实现思路
1、为了能够对异常数据的产生原因进行准确诊断，以及时解除潜在问题或潜在风险，本申请提供了一种基于知识图谱的异常数据诊断方法、装置、设备及介质。
2、第一方面，本申请提供一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，采用如下的技术方案：
3、一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，包括：
4、获取异常数据，根据所述异常数据和预设知识图谱确定异常事件，所述预设知识图谱中存储有多个实体对应的检测数据，和实体之间的关系和属性；
5、根据所述异常事件和模型映射关系，确定所述异常事件对应的故障树分析模型，所述模型映射关系为异常事件与故
6、根据所述预设知识图谱和所述异常事件确定对应的多个相关事件；
7、根据所述多个相关事件和所述故障树分析模型中包含的节点信息，优化所述故障树分析模型，并得到目标故障树分析模型；
8、根据所述目标故障树分析模型中包含的目标节点信息，生成反馈报告。
9、通过采用上述技术方案，由于预设知识图谱中包含有各种实体的检测数据，以及各个实体之间的关系和属性，因此通过预设知识图谱能够将与异常数据反应的异常事件确定出来，能够提升确定异常事件的准确性和速率，通过异常事件确定出对应的故障树分析模型后，再基于异常事件和相关事件从对应故障树分析模型中确定导致异常数据发生的原因，以实现对异常数据进行溯源诊断，通过将最终确定出来的异常原因进行反馈，以便于相关技术人员能够及时对异常原因进行排查或修复，从而降低检测过程中异常数据对应的潜在问题或潜在风险爆发的概率。
10、在一种可能实现的方式中，所述根据所述多个相关事件和所述故障树分析模型中包含的节点信息，优化所述故障树分析模型，包括：
11、识别所述故障树分析模型中每个节点信息对应的节点特征，并且识别每个相关事件对应的事件特征；
12、根据每个所述节点特征和每个所述事件特征，建立相关事件与节点信息之间的对应关系；
13、根据所述对应关系，和每个节点信息中的规范判断标准，判断每个节点对应的相关事件是否符合对应标准；
14、根据判断结果，确定每个节点对应的优化类型，并基于每个节点对应的优化类型优化所述故障树分析模型，所述优化类型包括剔除和保留。
15、通过采用上述技术方案，由于故障树中除了包含节点信息之外，还包含有多个逻辑门，通过逻辑门与节点对应的规范判断标准能够对故障分析树模型中的节点进行筛选，经过优化可将无效节点剔除，从而便于提升确定异常原因时的准确性。
16、在一种可能实现的方式中，所述根据判断结果，确定每个节点对应的优化类型，并基于每个节点对应的优化类型优化所述故障树分析模型，包括：
17、识别所述故障树分析模型中包含的至少一个分支树，并识别每个分支树对应的顶节点；
18、执行循环步骤：
19、将顶节点的相关事件与顶节点对应的规范判断标准进行匹配，当匹配度高于预设阈值时，确定所述顶节点的优化类型为保留，并将所述顶节点确定为保留节点，判断所述保留节点是否为目标叶子节点，若否，则根据对应分支树确定保留节点的节点逻辑，根据所述节点逻辑确定所述保留节点对应的下一顶节点，直至满足预设条件，以完成对所述故障树分析模型的优化；
20、预设条件包括：
21、任一分支树对应的保留节点为目标叶子节点。
22、通过采用上述技术方案，为了便于使用，故障树分析模型中一般会保留一些初始节点，但并不是每个初始节点均需保留，根据每个节点对应的规范判断标准确定该节点是否需要保留，便于提升故障树分析模型的精准度。
23、在一种可能实现的方式中，所述根据所述节点逻辑确定所述保留节点对应的下一顶节点，包括：
24、根据所述节点逻辑判断所述保留节点是否有与节点，所述与节点为与保留节点之间的节点逻辑为与逻辑；
25、若所述保留节点有与节点，则执行循环步骤，直至所述保留节点的与为空，所述循环步骤包括：将所述保留节点的与节点确定为下一顶节点，并判断所述下一顶节点是否为保留节点，若是，则将所述下一顶节点确定为保留节点；
26、若所述保留节点没有与节点，则将所述保留节点的子节点确定为下一顶节点。
27、通过采用上述技术方案，通过节点逻辑确定出两种确定下一顶节点的方式，由于不同的节点逻辑对应确定异常原因的路径不同，因此，通过不同的节点逻辑采用不同的确定下一顶节点方式，便于提升确定下一顶节点时的准确性。
28、在一种可能实现的方式中，所述根据所述目标故障树分析模型中包含的目标节点信息，生成反馈报告，包括：
29、识别所述目标故障树分析模型中包含的至少一个保留节点以及每个所述保留节点对应的节点逻辑；
30、根据所述至少一个保留节点和对应的节点逻辑，确定至少一条深度遍历路径，所述深度遍历路径中包含所述目标叶子节点；
31、根据任一条深度遍历路径中包含的保留节点对应的节点信息和节点逻辑确定异常事件，并基于所述异常事件生成反馈报告。
32、通过采用上述技术方案，通过在生成反馈报告时加入节点逻辑，可以提升不同节点信息之间的关联性，从而可以提升相关用户对每个节点信息与异常原因之间关联性的认识程度。
33、在一种可能实现的方式中，所述根据任一条深度遍历路径中包含的保留节点对应的节点信息和节点逻辑确定异常事件之后，还包括：
34、根据所述异常事件和所述预设知识图谱，确定所述异常事件对应的处理措施；
35、将所述处理措施和所述反馈报告一并进行反馈，待接收到检修完成信息时，识别所述检修完成信息中的实际检修措施，所述检修完成信息由检修用户上传；
36、将所述处理措施和所述实际检修措施进行匹配，确定匹配差值；
37、获取所述异常事件对应的预设权限信息，和所述检修用户对应的身份特征，并基于所述身份特征、所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，其特征在于，所述根据所述多个相关事件和所述故障树分析模型中包含的节点信息，优化所述故障树分析模型，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，其特征在于，所述根据判断结果，确定每个节点对应的优化类型，并基于每个节点对应的优化类型优化所述故障树分析模型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，其特征在于，所述根据所述节点逻辑确定所述保留节点对应的下一顶节点，包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，其特征在于，所述根据所述目标故障树分析模型中包含的目标节点信息，生成反馈报告，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，其特征在于，所述根据任一条深度遍历路径中包含的保留节点对应的节点信息和节点逻辑确定异常事件之后，还包括：
7.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，其特征在于，
8.一种基于知识图谱的异常数据诊断装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括：存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-7中任一项所述的一种基于知识图谱的异常数据诊断方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，其特征在于，所述根据所述多个相关事件和所述故障树分析模型中包含的节点信息，优化所述故障树分析模型，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，其特征在于，所述根据判断结果，确定每个节点对应的优化类型，并基于每个节点对应的优化类型优化所述故障树分析模型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，其特征在于，所述根据所述节点逻辑确定所述保留节点对应的下一顶节点，包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的异常数据诊断方法，其特征在于，所述根据所述目标故障树分...
【专利技术属性】
技术研发人员：李玮，孙洪龙，朱德福，张晓岩，仇志伟，侯韶君，崔路凯，齐俊龙，王强，
申请(专利权)人：太原罗克佳华工业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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