基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法技术

本发明专利技术涉及基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法，通过采集安全管理领域的多源异构数据，对数据类型进行识别并进行数据转换，在命名实体识别模型中设置主动学习机制并进行训练，从数据中识别实体，对实体进行提取；构建注意力增强的图神经网络对图像数据进行分析，在消息传递过程中，为每个节点和边计算一个注意力权重，更新节点信息实现关系抽取；基于实体和关系数据，构建初步的安全管理知识图谱；基于外部标准知识库对缺失信息和关系进行推理和补充；实时检测数据变化增量更新安全管理知识图谱，在安全管理知识图谱中新增或更新节点和关系，实现高效地构建并动态更新安全管理知识图谱，为跨模态智能问答和实时安全评估提供支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能、知识图谱、数据挖掘与安全管理，尤其涉及基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法。

技术介绍

1、在安全管理领域，数据源广泛且多样，包括传感器数据、视频监控数据、历史安全报告、现场观察记录、社交媒体内容等。这些数据源往往是异构的，包含结构化、半结构化和非结构化数据。例如：传感器数据：温湿度、烟雾浓度、co2浓度等；视频监控数据：用于实时监控安全情况，往往包含图像或视频流；文本数据：事故报告、安全指南等，通常为自然语言。

2、由于数据来源复杂且格式不同，如何从这些异构数据中提取有效的安全管理知识，进行高效组织和更新，成为一个巨大的技术挑战。

3、传统的知识图谱构建方法往往依赖于结构化数据，如数据库中的表格信息。然而，在安全管理领域，数据通常是非结构化的，特别是文本数据和视频流。因此，如何从这些数据中抽取有效的信息并构建图谱是目前的研究热点。实体抽取关注如何从安全事件、风险源、人员、设备等信息中提取实体，而关系抽取注重如何抽取实体之间的关系，如“引发”、“关联”等。这些抽取过程需要高效的技术支持，特别是如何本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法，其特征在于，步骤S1的具体过程如下：

3.根据权利要求2所述的基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法，其特征在于，结构化数据的规则映射转换的具体过程如下：

4.根据权利要求3所述的基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法，其特征在于，步骤S2的具体过程如下：

5.根据权利要求1所述的基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法，其特征在于，步骤S3的具体过程如下：<...

【技术特征摘要】

1.基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法，其特征在于，步骤s1的具体过程如下：

3.根据权利要求2所述的基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法，其特征在于，结构化数据的规则映射转换的具体过程如下：

4.根据权利要求3所述的基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法，其特征在于，步骤s2的具体过程如下：

5.根据权利要求1所述的基于关联建模的安全管理知识图谱构建与动态更新方法，其特征在于，步骤s3的具体过程如下：...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海涛，郭宏，王术剑，赵然，马亚，李磊，杜俊霖，
申请(专利权)人：山东高速建设管理集团有限公司，
类型：发明
国别省市：