CN109992672A - 基于灾害场景的知识图谱构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及灾害应急处理技术领域，具体涉及一种基于灾害场景的知识图谱构建方法，方法包括：在知识图谱数据库的模式层，构建知识图谱的本体元语模型；从一个或多个灾害数据源中获取灾害场景的数据信息；对所获取的数据信息进行知识融合，消除数据间的矛盾和歧义；对知识融合后的数据信息进行知识推理；将知识推理后的数据信息对应于本体元语模型存入知识图谱数据库的数据层。本发明提供一种基于灾害场景的知识图谱构建方法，从机器认知角度，将知识图谱与灾害场景态势感知及理解相结合，研究了多源异构信息的内涵和语义，并设计了灾害场景信息融合方法，可为工程应用提供支撑。
Description
技术领域
本发明涉及灾害应急处理技术领域，具体涉及一种基于灾害场景的知识图谱构建方法。
背景技术
随着汶川地震、南方雪灾、北京“7.21”特大暴雨等重大灾害事件的爆发，人们深刻体会到灾害对经济、社会、环境以及生产生活造成的严重影响。为避免或减轻灾害导致的损失，学界从灾害的内在规律、演化机理以及应急管理策略等方向上开展了众多有意义的研究。另外，近年来随着信息技术的快速发展，特别是人工智能、大数据、云计算、物联网、地理信息等新技术的出现，为解决灾害场景的态势感知提供了思路。
灾害场景态势感知主要指对有限时空范围内灾害环境要素的察觉和理解，并对其未来的发展状况进行有效预测，而解决灾害场景态势感知问题的最核心任务是灾害场景信息的实时融合。众所周知，灾害发生后，包括孕灾环境、承灾体及应急预案等方面的各类型的数据将汇集到一起，应急决策主体通过对其进行分析和研判，最终确定应急处置方案。或许，在此环境下，由于信息来源非常广泛、体量巨大、种类繁多且数据格式多样，将阻碍决策指挥人员快速理解信息和制定相关应急处置方案，影响应急救援的正常开展。为解决此问题，众多学者也进行了广泛的研究。“面向自然灾害应急任务的时空数据智能聚合方法”通过构建灾害应急任务与灾害数据的统一描述模型，并定义了灾害语义约束的“任务-数据”关联方法，提出了面向自然灾害任务驱动的多层次自适应数据智能聚合方法。面对大量复杂多源异构突发事件主客观数据，“基于多源数据融合的突发事件决策需求研究”利用粒度原理对数据和决策需求进行粒度化表示，并通过距离熵来量化各类数据间的关联程度，实现了突发事件决策需求的精准获取和融合。“基于距离熵的应急决策层信息融合方法”针对决策层信息融合难以满足应急快速决策的问题，提出基于距离熵的决策权重确定方法，并建立了包括信息预处理、局部融合和全局融合三阶段的决策层信息融合框架。
或许，上述方法多以基于具体物理模型实现，存在依赖决策主体决策能力的缺陷，而随着复杂灾害链中海量数据的涌现，这些方法难以发挥数据的最大价值，亟待建立态势理解的新方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于灾害场景的知识图谱构建方法，从机器认知角度，将知识图谱与灾害场景态势感知及理解相结合，研究了多源异构信息的内涵和语义，并设计了灾害场景信息融合方法，可为工程应用提供支撑。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
本发明提供一种基于灾害场景的知识图谱构建方法，所述基于灾害场景的知识图谱构建方法包括：
在知识图谱数据库的模式层，构建知识图谱的本体元语模型；其中本体元语模型包括概念、关系、函数、公理和实例，本体模型的元语集合表示为：
O＝{C，R，F，A，I}
其中，O为本体元语集合，C为概念集合，R为关系集合，F为函数集合，A为公理集合，I为实例集合；
从一个或多个灾害数据源中获取灾害场景的数据信息；其中，所述数据信息包括有实体数据、实体关系数据和实体属性数据，所述实体信息包括有多个分别属于致灾因子、孕灾环境、承灾体或应对措施的实体数据；
对所获取的数据信息进行知识融合，消除数据间的矛盾和歧义；
对知识融合后的数据信息进行知识推理；
将知识推理后的数据信息对应于本体元语模型存入知识图谱数据库的数据层。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述构建灾害场景的本体元语模型，包括：
根据致灾因子、孕灾环境、承灾体和应对措施四个基本类对概念进行分类。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述致灾因子包括气象灾害、水旱灾害、地震、地质灾害和海洋灾害；
所述气象灾害包括台风、暴雨、冰雹、雷电、沙尘暴、热浪和寒潮；
所述水旱灾害包括洪水、水库决堤和干旱；
所述地质灾害包括火山爆发、山体崩塌、山体滑坡和泥石流；
所述海洋灾害包括海水、海啸和风暴潮。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述孕灾环境包括自然环境和社会环境；
所述自然环境包括地形地貌、水文和气候；
所述社会环境包括工矿商贸、交通系统、公共场所和经济市场。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述承灾体包括人类自身和社会财富；
所述人类自身包括人员受伤、人员死亡和人员失踪；
所述社会财富包括经济损失、建筑物破坏和生命线工程。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述应对措施包括紧急救护、道路抢修、疏散人员和指挥交通；
所述紧急救护包括救护人员和医疗资源；
所述抢修道路包括抢修人员和工程机械；
所述疏散人员包括交通工具和通讯设施；
所述指挥交通包括配备人员。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述关系表示概念之间的二元关系和概念之间的语义关系；
所述函数表示由目前已知的元素可唯一确定的元素；
所述公理表示灾害场景本体元语模型领域内始终成立的声明；
所述实例表示概念和关系的实例集合；
优选地，所述关系包括：
同义关系，所述同义关系表示灾害概念之间的相等关系；
包含关系，所述包含关系表示灾害概念在语义上的上下位关系；
因果关系，所述因果关系表示某一种灾害的发生导致另一种灾害的发生；
顺序关系，所述顺序关系表示灾害发生后，相应事件依据常识按顺序发生；
跟随关系，所述跟随关系表示一定时间内，某一事件发生后另一事件跟着发生；
并发关系，所述并发关系表示一定时间内，两种灾害同时或先后发生；
互斥关系，所述互斥关系表示两种灾害不可能同时存在；
空间关系，所述空间关系表示灾害发生的空间位置间的关系；
隶属关系，所述隶属关系表示概念间的层级关系；
协同关系，所述协同关系表示概念间的相互协作关系。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述从一个或多个灾害数据源中获取灾害场景的数据信息，包括：
从结构化数据中获取灾害场景的数据信息；所述结构化数据包括有关于灾害的关系型数据库；
从半结构化数据中获取灾害场景的数据信息；所述半结构化数据包括记载有灾害信息的网络数据；
从非结构化数据中获取灾害场景的数据信息；所述非结构化数据包括记载有灾害信息的文本数据。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述对所获取的数据信息进行知识融合，包括：
实体匹配；所述实体匹配指将具有不同标识但表示真实世界中同一对象的实体进行语义消歧，标识为全局唯一的实体；
模式对齐；所述模式匹配指进行实体属性和属性值的融合。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述对知识融合后的数据信息进行知识推理，包括：
对实体关系的推理；
对实体属性的推理；
优选地，所述对实体关系的推理，包括：
对实体间潜在的关系进行推断和理解；
再优选地，所述对实体属性的推理，包括：
对实体的属性值进行推理和更新。
与最接近的现有技术相比，本发明提供的技术方案具有如下有益效果：
本发明提供一种基于灾害场景的知识图谱构建方法，具有如下优点：
本发明提供一种基于灾害场景的知识图谱构建方法，从机器认知角度，将知识图谱与灾害场景态势感知及理解相结合，研究了多源异构信息的内涵和语义，并设计了灾害场景信息融合方法，可为工程应用提供支撑，加强灾害要素间的建模和理解，推动跨部门的应急协同，真正实现基于“一张图”的综合应急。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是本发明实施例所提供的基于灾害场景的知识图谱构建方法的总体流程示意图；
图2是本发明实施例所提供的基于灾害场景的知识图谱构建方法的知识图谱构建流程示意图；
图3是本发明实施例所提供的基于灾害场景的知识图谱构建方法的灾害场景信息融合流程示意图；
图4是本发明实施例所提供的基于灾害场景的知识图谱构建方法具体应用时的灾害场景本体思维导图；
图5是本发明实施例所提供的基于灾害场景的知识图谱构建方法具体应用时的“山竹”灾害场景知识图谱。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明而不是要求本发明必须以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。本发明中使用的术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间部件间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
本发明提供了一种基于灾害场景的知识图谱构建方法，所基于灾害场景的知识图谱构建方法包括以下步骤：
步骤S101、在知识图谱数据库的模式层，构建知识图谱的本体元语模型；其中本体元语模型包括概念、关系、函数、公理和实例，本体模型的元语集合表示为：
O＝{C，R，F，A，I}
其中，O为本体元语集合，C为概念集合，R为关系集合，F为函数集合，A为公理集合，I为实例集合。
步骤S102、从一个或多个灾害数据源中获取灾害场景的数据信息；其中，所述数据信息包括有实体数据、实体关系数据和实体属性数据，所述实体信息包括有多个分别属于致灾因子、孕灾环境、承灾体或应对措施的实体数据。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述致灾因子包括气象灾害、水旱灾害、地震、地质灾害和海洋灾害等；所述气象灾害包括台风、暴雨、冰雹、雷电、沙尘暴、热浪和寒潮等；所述水旱灾害包括洪水、水库决堤和干旱等；所述地质灾害包括火山爆发、山体崩塌、山体滑坡和泥石流等；所述海洋灾害包括海水、海啸和风暴潮等。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述孕灾环境包括自然环境和社会环境等；所述自然环境包括地形地貌、水文和气候等；所述社会环境包括工矿商贸、交通系统、公共场所和经济市场等。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述承灾体包括人类自身和社会财富等；所述人类自身包括人员受伤、人员死亡和人员失踪等；所述社会财富包括经济损失、建筑物破坏和生命线工程等。
在上述的基于灾害场景的知识图谱构建方法中，作为优选方案，所述应对措施包括紧急救护、道路抢修、疏散人员和指挥交通等；所述紧急救护包括救护人员和医疗资源等；所述抢修道路包括抢修人员和工程机械等；所述疏散人员包括交通工具和通讯设施等；所述指挥交通包括配备人员等。
步骤S103、对所获取的数据信息进行知识融合，消除数据间的矛盾和歧义。
步骤S104、对知识融合后的数据信息进行知识推理。
步骤S105、将知识推理后的数据信息对应于本体元语模型存入知识图谱数据库的数据层。
如图1和图2所示，本发明的具体实施例提供了一种基于灾害场景的知识图谱构建方法的具体应用过程，所基于灾害场景的知识图谱构建方法在应用时具体包括以下步骤：
步骤S201、构建灾害场景的本体模型；构建灾害场景的本体模型的元语集合，集合元语包括有概念、关系、函数、公理和实例，本体模型的元语集合表示为：
O＝{C，R，F，A，I}
其中，O为本体元语集合，C为概念集合；R为关系集合；F为函数集合；A为公理集合；I为实例集合。
所述概念包括有致灾因子、孕灾环境、承灾体和应对措施；所述关系表示概念之间的二元关系和概念之间的语义关系；所述函数表示由目前已知的元素可唯一确定的元素；所述公理表示灾害场景本体领域内始终成立的声明；所述实例表示概念和关系的实例集合。
步骤S202、对已有记载的灾害场景进行知识抽取；知识抽取的过程为：从多源异构数据中获取知识单元；对所获取的知识单元进行实体抽取；对所获取的知识单元进行属性抽取；对所获取的知识单元进行关系抽取。
多源异构数据包括有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，从从多源异构数据中获取知识单元的过程为：结构化数据中获取知识单元；从半结构化数据中获取知识单元；从非结构化数据中获取知识单元。对于“实体抽取”、“属性抽取”、“关系抽取”，意思类似，就是一种知识抽取的过程。具体讲，结构化数据具有固定格式和显示结构，一般储存于关系型数据库，如危险化学品生产企业的隐患排查记录；抽取方法是通过建立数据库中概念与知识图谱中本体的对应关系，以实现从数据库中自动获取实体、属性及关系。针对各类百科数据中的半结构化知识，如百度百科中的自然灾害信息，一般采用基于封装器的方法进行抽取。非结构化数据是无结构的纯文本模式，属于难以抽取的知识，一般采用监督学习的抽取方法，即通过已知的实体对未知文本进行自动标注。
步骤S203、对所抽取的知识单元进行知识融合。对所抽取的知识单元进行知识融合从实体匹配和模式对齐两个方面进行，所述实体匹配指将具有不同标识但表示真实世界中同一对象的实体进行语义消歧，标识为全局唯一的实体，例如将“洪水”和“洪涝”的两种标识同意实体匹配为“洪水”标识。所述模式匹配指进行实体属性和属性值的融合。
步骤S204、对所抽取的知识单元进行知识推理。对所抽取的知识单元进行知识融合后，在知识融合的结果上对知识单元进行推理，也可以从实体关系和实体属性两个方面进行，对实体关系方面的推理指对实体间潜在的关系进行推断和理解；对实体属性方面的推理指对实体的属性值进行推理和更新。
针对实体间的关系，可以通过定义链式规则来实现，如人的不安全行为是导致安全生产事故发生的重要原因，不遵守操作规程、技术素质差等都属于人的不安全行为，当生产事故发生时存在不遵守操作规程等行为，可以推理出不遵守操作规程是导致事故发生的直接原因。针对实体属性，可以通过定义计算规则来实现，如知识图谱中包括台风的移动速度，可以通过推理获得台风到达陆地的时间。
步骤S205、对新发生灾害进行知识抽取。灾害发生后，对新发生的灾害进行知识抽取，其中知识单元的来源可以是新闻报道、新发生灾害的监测数据、有关部门关于灾害的公开或非公开的资料等，系统自动从所有可获知新发生灾害灾害信息的媒介中获取新发生灾害的知识单元，抽取知识后后矛已有的知识图谱进行衔接。
步骤S206、从新发生灾害的监测信息、图像信息、文字信息和语音信息方面收集新发生灾害的数据信息。
步骤S207、建立新发生灾害的关系三元组。所述关系三元组表示为：<第一实体，关系，第二实体>，假设我们已经有一个比较大的知识图谱。如果一旦有灾害发生，同时也会伴随着大量信息，这些信息杂乱无章，怎样才能有效利用，已有的知识图谱就可以产生作用，只需要将新灾害对应的实体等与原知识图谱中的概念进行匹配，形成三元组。
步骤S208、结合知识图谱对新发生灾害进行灾害场景信息融合。在对新发生灾害完成知识抽取后，与已构建的知识图谱进行比对。首先，通过实体名称和属性进行语义相似度计算，并筛选出概念集合；然后，根据同义、包含等关系，分别对抽取的关系三元组与知识图谱中的关系三元组进行语义相似度计算；最后，确定最优的概念匹配和关系匹配，实现信息的融合。
与传统的单一信息处理相比，灾害场景的信息融合更加复杂，需要一定的知识积累，即以成熟的知识库作为基础。
本发明具体实施例提供的一种基于灾害场景的知识图谱构建方法，具体在实际应用时，过程如下：
步骤S1、知识图谱的构建
步骤S1.1、本体构建：
本体是概念化的明确的规范说明，主要包含领域内的概念、属性及概念之间的关系等。本体构建指从灾害场景中抽取知识，对灾害场景本体进行概念明确化、形式化表达，最终达成实体的一致理解。其元语包括概念、关系、函数、公理和实例五个方面，可形式化表示为：O＝{C，R，F，A，I}
其中，O为本体元语集合；C为概念集合；R为概念间关系集合；F为概念和关系间函数集合；A为概念和关系的公理集合；I为概念实例化集合。
其中：
(1)本体概念分为致灾因子、孕灾环境、承灾体和应对措施4个基本类，每个基本类又分为若干子类概念，如致灾因子包括地震、台风、暴雨、雷电、火山爆发等概念。
(2)对于灾害场景本体模型中的关系，灾害场景本体模型中的二元关系可以概括为10类，具体情况见表1。
表1灾害场景本体模型中的关系
| 关系语义 | 解释 |
| 同义关系 | 表示灾害概念之间的相等关系 |
| 包含关系 | 表示灾害概念在语义上的上下位关系，即“is-a”关系 |
| 因果关系 | 表示某一种灾害的发生导致了另一种灾害的发生 |
| 顺序关系 | 表示灾害发生后，相应事件依据常识按顺序发生 |
| 跟随关系 | 表示一定时间内，某一事件发生后另一事件跟着发生 |
| 并发关系 | 表示一定时间内，两种灾害同时或先后发生 |
| 互斥关系 | 表示两种灾害不可能同时存在 |
| 空间关系 | 表示灾害发生的空间位置间的关系 |
| 隶属关系 | 表示概念间的层级关系，即下级受上级管理 |
| 协同关系 | 表示概念间的相互协作关系 |
在表1中，关系指概念之间或实体之间的二元关系。同义关系，所述同义关系表示灾害概念之间的相等关系；包含关系，所述包含关系表示灾害概念在语义上的上下位关系；因果关系，所述因果关系表示某一种灾害的发生导致另一种灾害的发生；顺序关系，所述顺序关系表示灾害发生后，相应事件依据常识按顺序发生；跟随关系，所述跟随关系表示一定时间内，某一事件发生后另一事件跟着发生；并发关系，所述并发关系表示一定时间内，两种灾害同时或先后发生；互斥关系，所述互斥关系表示两种灾害不可能同时存在；空间关系，所述空间关系表示灾害发生的空间位置间的关系；隶属关系，所述隶属关系表示概念间的层级关系；协同关系，所述协同关系表示概念间的相互协作关系。
(3)本体函数定义为前m-1个元素可唯一确定第m个元素，如人的出生年月可确定其年龄。
(4)本体公理表示灾害场景本体领域内始终成立的声明，如地震属于自然灾害。
(5)本体实例表示概念和关系的实例集合。
步骤S1.2、知识图谱构建
灾害场景数据主要来源于结构化、半结构化和非结构化数据，表现出复杂的多源异构性。因而，从知识来源出发，主要通过知识抽取、知识融合和知识推理三个步骤来构建知识图谱。知识图谱的构建过程如图1所示。
(1)知识抽取：主要从多源异构数据中获取知识单元，包括灾害及应对措施知识实体、实体属性以及实体关系。结构化数据一般储存于关系型数据库，抽取方法是通过建立数据库中概念与知识图谱中本体的对应关系，以实现从数据库中自动获取实体、属性及关系。对于半结构化知识，如百度百科中的自然灾害信息，一般采用基于封装器的方法进行抽取。非结构化数据是无结构的纯文本模式，一般通过已知的实体对未知文本进行自动标注，转为化有监督学习的方法。
(2)知识融合：该阶段主要进行实体匹配和模式对齐两个层面。实体匹配主要将具有不同标识但表示真实世界中同一对象的实体进行语义消歧，标识为全局唯一的实体。模式对齐主要指的是进行实体属性和属性值的融合；来源于不同数据源的实体，其属性存在不同的语言表达形式，在进行实体属性整合时，可以考虑的特征有同义词、近义词、属性两端的实体类型等。
(3)知识推理：该阶段包括对实体关系的推理和对实体属性的推理两个部分，前者是对实体间潜在的关系进行推断和理解，后者则是对实体的属性值进行推理和更新。知识推理一般采用基于图或逻辑的推理方法。
步骤S2、灾害场景信息融合实现
灾害发生后，随着应急响应的展开，应急指挥中心将收到来自各个方向的信息。为对灾害场景演化状态进行快速准确研判，需要融合和分析各类数据。灾害场景信息融合处理流程如图2所示，包括灾害要素知识抽取和信息融合两个阶段。
步骤S2.1、知识抽取
该阶段对来自各个方向的数据，包括监测状态数据、图像、文字和语音等多源异构信息进行结构化和非结构化分类处理。按照需求，对于实体和属性要素，不同种类的数据抽取不同的知识单元，如监测动态数据抽取灾害基本信息(如名称、类型、级别等)、位置、移动走向等；图像数据抽取承灾体(如房屋、桥梁、道路等)的损失情况。
对于概念间的关系要素，按照灾害场景本体模型中构建的10种二元关系，建立关系三元组<实体1，关系语义，实体2>。以跟随关系为例，原生灾害总是导致次生灾害的发生，三元组可表示为<暴雨，跟随，台风>，即<实体1，跟随，实体2>。以此类推，建立所有关系的语义集合。
步骤S2.2、信息融合
对于抽取的实体、属性和关系，与已构建的知识图谱进行比对。首先，通过实体名称和属性进行语义相似度计算，并筛选出概念集合；然后，根据同义、包含等关系，分别对抽取的关系三元组与知识图谱中的关系三元组进行语义相似度计算；最后，确定最优的概念匹配和关系匹配，实现信息的融合。
以下结合具体应用案例对本发明的进行详细说明：
与传统的单一信息处理相比，灾害场景的信息融合更加复杂，需要一定的知识积累，即以成熟的知识库作为基础。本文以台风灾害场景的信息融合为例进行说明，主要包括灾害场景本体理解和知识图谱构建两个部分。
步骤S3.1、灾害场景本体理解
如前所述，灾害场景的要素主要包括在致灾因子、孕灾环境、承灾体和应对措施中，且内部要素众多、关系复杂，为便于理解，这里采用思维导图的方式进行体系梳理。从灾害本体中心开始，按照致灾因子、孕灾环境、承灾体和应对措施4个层面进行扩展和深入，形成灾害场景的知识体系，如图3所示。
步骤S3.2、知识图谱构建
根据灾害场景的本体模型，针对灾害场景内各类结构化和非结构化数据，按照信息融合处理过程进行分析处理，得到台风灾害的融合信息，并实现灾害场景的知识图谱展示。下面以台风灾害“山竹”为例进行说明，如图4所示，虚线上面就是本体模型，称为模式层；虚线下面是具体的数据层，即指实体。当“山竹”发生后的第一时间，本发明方法可以从所有可获知新发生灾害灾害信息的媒介中获取新发生灾害的知识单元，如来源地点“西北太平洋”，登录时间“2018-9-7”，登陆地点(承灾体)“广东省”、“江门市”，受灾人口“456.17万”等，这些数据都是可以从新发生灾害的已公开信息中获取，之后构建三元组可表示为<暴雨，跟随，台风>等，与已经建立的灾害场景知识图谱进行衔接，照信息融合处理过程进行分析处理，得到台风灾害的融合信息，快速决策应对措施。
知识图谱逐渐成为人工智能领域的热点议题，其是应对多源异构、语义多变，提升场景态势感知和认知能力的有效途径。灾害复杂环境下，需要加强灾害要素间的建模和理解，推动跨部门的应急协同，真正实现基于“一张图”的综合应急。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于灾害场景的知识图谱构建方法，其特征在于，所述基于灾害场景的知识图谱构建方法包括：
在知识图谱数据库的模式层，构建知识图谱的本体元语模型；其中本体元语模型包括概念、关系、函数、公理和实例，本体模型的元语集合表示为：
O＝{C，R，F，A，I}
其中，O为本体元语集合，C为概念集合，R为关系集合，F为函数集合，A为公理集合，I为实例集合；
从一个或多个灾害数据源中获取灾害场景的数据信息；其中，所述数据信息包括有实体数据、实体关系数据和实体属性数据，所述实体信息包括有多个分别属于致灾因子、孕灾环境、承灾体或应对措施的实体数据；
对所获取的数据信息进行知识融合，消除数据间的矛盾和歧义；
对知识融合后的数据信息进行知识推理；
将知识推理后的数据信息对应于本体元语模型存入知识图谱数据库的数据层。
2.如权利要求1所述的基于灾害场景的知识图谱构建方法，其特征在于，所述构建灾害场景的本体元语模型，包括：
根据致灾因子、孕灾环境、承灾体和应对措施四个基本类对概念进行分类。
3.如权利要求2所述的基于灾害场景的知识图谱构建方法，其特征在于，所述致灾因子包括气象灾害、水旱灾害、地震、地质灾害和海洋灾害；
所述气象灾害包括台风、暴雨、冰雹、雷电、沙尘暴、热浪和寒潮；
所述水旱灾害包括洪水、水库决堤和干旱；
所述地质灾害包括火山爆发、山体崩塌、山体滑坡和泥石流；
所述海洋灾害包括海水、海啸和风暴潮。
4.如权利要求2所述的基于灾害场景的知识图谱构建方法，其特征在于，所述孕灾环境包括自然环境和社会环境；
所述自然环境包括地形地貌、水文和气候；
所述社会环境包括工矿商贸、交通系统、公共场所和经济市场。
5.如权利要求2所述的基于灾害场景的知识图谱构建方法，其特征在于，所述承灾体包括人类自身和社会财富；
所述人类自身包括人员受伤、人员死亡和人员失踪；
所述社会财富包括经济损失、建筑物破坏和生命线工程。
6.如权利要求2所述的基于灾害场景的知识图谱构建方法，其特征在于，所述应对措施包括紧急救护、道路抢修、疏散人员和指挥交通；
所述紧急救护包括救护人员和医疗资源；
所述抢修道路包括抢修人员和工程机械；
所述疏散人员包括交通工具和通讯设施；
所述指挥交通包括配备人员。
7.如权利要求2所述的基于灾害场景的知识图谱构建方法，其特征在于，所述关系表示概念之间的二元关系和概念之间的语义关系；
所述函数表示由目前已知的元素可唯一确定的元素；
所述公理表示灾害场景本体元语模型领域内始终成立的声明；
所述实例表示概念和关系的实例集合；
优选地，所述关系包括：
同义关系，所述同义关系表示灾害概念之间的相等关系；
包含关系，所述包含关系表示灾害概念在语义上的上下位关系；
因果关系，所述因果关系表示某一种灾害的发生导致另一种灾害的发生；
顺序关系，所述顺序关系表示灾害发生后，相应事件依据常识按顺序发生；
跟随关系，所述跟随关系表示一定时间内，某一事件发生后另一事件跟着发生；
并发关系，所述并发关系表示一定时间内，两种灾害同时或先后发生；
互斥关系，所述互斥关系表示两种灾害不可能同时存在；
空间关系，所述空间关系表示灾害发生的空间位置间的关系；
隶属关系，所述隶属关系表示概念间的层级关系；
协同关系，所述协同关系表示概念间的相互协作关系。
8.如权利要求7所述的基于灾害场景的知识图谱构建方法，其特征在于，所述从一个或多个灾害数据源中获取灾害场景的数据信息，包括：
从结构化数据中获取灾害场景的数据信息；所述结构化数据包括有关于灾害的关系型数据库；
从半结构化数据中获取灾害场景的数据信息；所述半结构化数据包括记载有灾害信息的网络数据；
从非结构化数据中获取灾害场景的数据信息；所述非结构化数据包括记载有灾害信息的文本数据。
9.如权利要求8所述的基于灾害场景的知识图谱构建方法，其特征在于，所述对所获取的数据信息进行知识融合，包括：
实体匹配；所述实体匹配指将具有不同标识但表示真实世界中同一对象的实体进行语义消歧，标识为全局唯一的实体；
模式对齐；所述模式匹配指进行实体属性和属性值的融合。
10.如权利要求9所述的基于灾害场景的知识图谱构建方法，其特征在于，所述对知识融合后的数据信息进行知识推理，包括：
对实体关系的推理；
对实体属性的推理；
优选地，所述对实体关系的推理，包括：
对实体间潜在的关系进行推断和理解；
再优选地，所述对实体属性的推理，包括：
对实体的属性值进行推理和更新。
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|---|---|
| CN (1) | CN109992672A (zh) |
Cited By (36)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110378828A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-10-25 | 北部湾大学 | 一种风暴潮灾害预案智能预警启动的方法 |
| CN110619052A (zh) * | 2019-08-29 | 2019-12-27 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于知识图谱的战场态势感知方法 |
| CN110704413A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-17 | 东莞市盟大塑化科技有限公司 | 一种基于深度学习的知识图谱构建方法 |
| CN111091626A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-05-01 | 大连伟岸纵横科技股份有限公司 | 灾害仿真方法、计算机存储介质及电子设备 |
| CN111159427A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于众包的知识图谱构建方法及系统 |
| CN111639878A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-09-08 | 东北大学 | 一种基于知识图谱构建的滑坡风险预测方法及系统 |
| CN111767440A (zh) * | 2020-09-03 | 2020-10-13 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 基于知识图谱的车辆画像方法、计算机设备和存储介质 |
| CN111813959A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-10-23 | 安徽省气象信息中心 | 气象记录档案知识图谱构建方法 |
| CN112084339A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-12-15 | 同济大学 | 一种基于跨媒体数据的交通知识图谱构建方法 |
| CN112257740A (zh) * | 2020-09-05 | 2021-01-22 | 赛飞特工程技术集团有限公司 | 基于知识图谱的图像隐患识别方法及其系统 |
| CN112365078A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-02-12 | 南京莱斯信息技术股份有限公司 | 一种基于灾害链的多灾种耦合与次生衍生演化预测系统 |
| CN112559762A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-03-26 | 中电科新型智慧城市研究院有限公司 | 一种公共安全知识图谱构建方法、装置及可读存储介质 |
| CN112612817A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-04-06 | 深圳价值在线信息科技股份有限公司 | 数据处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 |
| CN112948596A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-06-11 | 泰豪软件股份有限公司 | 知识图谱构建方法、装置、计算机设备及计算机存储介质 |
| CN113159451A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-07-23 | 长江水利委员会水文局 | 一种基于事件知识图谱构建的流域旱涝事件长期预测方法 |
| CN113326358A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-08-31 | 中国测绘科学研究院 | 基于知识图谱语义匹配的地震灾害信息服务方法和系统 |
| CN113360480A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-09-07 | 中国测绘科学研究院 | 地震防治主题库构建方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN113468255A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-10-01 | 西安电子科技大学 | 基于知识图谱的社会治安综合治理领域数据融合方法 |
| CN113505235A (zh) * | 2021-07-05 | 2021-10-15 | 北京优锘科技有限公司 | 一种基于配置数据生成交易路径图的方法、装置和设备 |
| CN113901179A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-01-07 | 中国测绘科学研究院 | 一种基于自然语言的人员流动应急管理信息结构化方法 |
| CN113934729A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-01-14 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 一种基于知识图谱的数据管理方法、相关设备及介质 |
| CN114089415A (zh) * | 2020-08-04 | 2022-02-25 | 中国石油天然气股份有限公司 | 基于地震数据处理的知识图谱生成方法及装置 |
| CN114417015A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-04-29 | 西南交通大学 | 一种高速列车可维修性知识图谱构建方法 |
| CN114860884A (zh) * | 2022-05-23 | 2022-08-05 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种面向动态分析的时空知识图谱构建系统和方法 |
| CN114896472A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-08-12 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种基于多源时空数据的知识图谱机器推理系统和方法 |
| CN115134421A (zh) * | 2022-05-10 | 2022-09-30 | 北京市遥感信息研究所 | 一种多源异构数据跨系统协同管理系统及方法 |
| CN115330268A (zh) * | 2022-10-12 | 2022-11-11 | 华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心) | 一种应对矿山灾难的综合性应急指挥方法及系统 |
| CN115544275A (zh) * | 2022-11-29 | 2022-12-30 | 合肥工业大学 | 顾及时空过程与成灾机理的自然灾害知识超图构建方法 |
| CN115796397A (zh) * | 2023-02-06 | 2023-03-14 | 中国民航大学 | 用于机场运行保障过程的场景生成方法、场景生成系统 |
| CN116228496A (zh) * | 2023-03-28 | 2023-06-06 | 深圳富联富桂精密工业有限公司 | 应急预案的生成方法及相关设备 |
| CN116467493A (zh) * | 2023-04-24 | 2023-07-21 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 一种基于知识图谱的矿井灾害溯源方法 |
| CN116521944A (zh) * | 2023-04-24 | 2023-08-01 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 一种煤矿多重灾害的知识图谱构建方法及系统 |
| CN116756344A (zh) * | 2023-08-16 | 2023-09-15 | 中南大学 | 一种面向全过程的滑坡场景本体构建方法及相关设备 |
| CN116776984A (zh) * | 2023-07-10 | 2023-09-19 | 河海大学 | 一种基于知识图谱的灾害链推理预测方法及系统 |
| CN117252255A (zh) * | 2023-07-31 | 2023-12-19 | 中国矿业大学(北京) | 一种面向辅助决策的灾害应急知识图谱构建方法 |
| CN117520796A (zh) * | 2023-11-23 | 2024-02-06 | 交通运输部规划研究院 | 一种基于知识图谱的公路路基水毁评估方法及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102508871A (zh) * | 2011-10-12 | 2012-06-20 | 中国测绘科学研究院 | 一种面向灾害事件的地理对象本体构建方法 |
| US20180121424A1 (en) * | 2016-11-03 | 2018-05-03 | Business Objects Software Limited | Knowledge-driven generation of semantic layer |
| CN109446343A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-03-08 | 上海德拓信息技术股份有限公司 | 一种公共安全知识图谱构建的方法 |
-
2019
- 2019-04-11 CN CN201910290476.6A patent/CN109992672A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102508871A (zh) * | 2011-10-12 | 2012-06-20 | 中国测绘科学研究院 | 一种面向灾害事件的地理对象本体构建方法 |
| US20180121424A1 (en) * | 2016-11-03 | 2018-05-03 | Business Objects Software Limited | Knowledge-driven generation of semantic layer |
| CN109446343A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-03-08 | 上海德拓信息技术股份有限公司 | 一种公共安全知识图谱构建的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张芙颖等: "中国灾害风险认知研究的知识图谱分析", 《安全与环境工程》 * |
Cited By (57)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110378828A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-10-25 | 北部湾大学 | 一种风暴潮灾害预案智能预警启动的方法 |
| CN110619052B (zh) * | 2019-08-29 | 2021-12-28 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于知识图谱的战场态势感知方法 |
| CN110619052A (zh) * | 2019-08-29 | 2019-12-27 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于知识图谱的战场态势感知方法 |
| CN110704413A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-01-17 | 东莞市盟大塑化科技有限公司 | 一种基于深度学习的知识图谱构建方法 |
| CN111091626A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-05-01 | 大连伟岸纵横科技股份有限公司 | 灾害仿真方法、计算机存储介质及电子设备 |
| CN111091626B (zh) * | 2019-12-02 | 2024-06-07 | 江苏伟岸纵横科技股份有限公司 | 灾害仿真方法、计算机存储介质及电子设备 |
| CN111159427B (zh) * | 2019-12-30 | 2021-10-01 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于众包的知识图谱构建方法及系统 |
| CN111159427A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于众包的知识图谱构建方法及系统 |
| CN111639878B (zh) * | 2020-06-09 | 2023-05-26 | 东北大学 | 一种基于知识图谱构建的滑坡风险预测方法及系统 |
| CN111639878A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-09-08 | 东北大学 | 一种基于知识图谱构建的滑坡风险预测方法及系统 |
| CN111813959B (zh) * | 2020-07-29 | 2023-06-23 | 安徽省气象信息中心 | 气象记录档案知识图谱构建方法 |
| CN111813959A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-10-23 | 安徽省气象信息中心 | 气象记录档案知识图谱构建方法 |
| CN114089415B (zh) * | 2020-08-04 | 2023-11-28 | 中国石油天然气股份有限公司 | 基于地震数据处理的知识图谱生成方法及装置 |
| CN114089415A (zh) * | 2020-08-04 | 2022-02-25 | 中国石油天然气股份有限公司 | 基于地震数据处理的知识图谱生成方法及装置 |
| CN112084339A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-12-15 | 同济大学 | 一种基于跨媒体数据的交通知识图谱构建方法 |
| CN112084339B (zh) * | 2020-08-11 | 2023-11-24 | 同济大学 | 一种基于跨媒体数据的交通知识图谱构建方法 |
| CN111767440A (zh) * | 2020-09-03 | 2020-10-13 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 基于知识图谱的车辆画像方法、计算机设备和存储介质 |
| CN112257740B (zh) * | 2020-09-05 | 2022-09-09 | 赛飞特工程技术集团有限公司 | 基于知识图谱的图像隐患识别方法及其系统 |
| CN112257740A (zh) * | 2020-09-05 | 2021-01-22 | 赛飞特工程技术集团有限公司 | 基于知识图谱的图像隐患识别方法及其系统 |
| CN112365078A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-02-12 | 南京莱斯信息技术股份有限公司 | 一种基于灾害链的多灾种耦合与次生衍生演化预测系统 |
| CN112612817A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-04-06 | 深圳价值在线信息科技股份有限公司 | 数据处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 |
| CN112612817B (zh) * | 2020-12-07 | 2024-02-27 | 深圳价值在线信息科技股份有限公司 | 数据处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 |
| CN112559762A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-03-26 | 中电科新型智慧城市研究院有限公司 | 一种公共安全知识图谱构建方法、装置及可读存储介质 |
| CN112948596A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-06-11 | 泰豪软件股份有限公司 | 知识图谱构建方法、装置、计算机设备及计算机存储介质 |
| CN113159451A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-07-23 | 长江水利委员会水文局 | 一种基于事件知识图谱构建的流域旱涝事件长期预测方法 |
| CN113468255B (zh) * | 2021-06-25 | 2023-04-07 | 西安电子科技大学 | 基于知识图谱的社会治安综合治理领域数据融合方法 |
| CN113468255A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-10-01 | 西安电子科技大学 | 基于知识图谱的社会治安综合治理领域数据融合方法 |
| CN113505235A (zh) * | 2021-07-05 | 2021-10-15 | 北京优锘科技有限公司 | 一种基于配置数据生成交易路径图的方法、装置和设备 |
| CN113326358A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-08-31 | 中国测绘科学研究院 | 基于知识图谱语义匹配的地震灾害信息服务方法和系统 |
| CN113326358B (zh) * | 2021-08-04 | 2021-12-07 | 中国测绘科学研究院 | 基于知识图谱语义匹配的地震灾害信息服务方法和系统 |
| CN113360480B (zh) * | 2021-08-06 | 2022-04-08 | 中国测绘科学研究院 | 地震防治主题库构建方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN113360480A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-09-07 | 中国测绘科学研究院 | 地震防治主题库构建方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN113934729A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-01-14 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 一种基于知识图谱的数据管理方法、相关设备及介质 |
| CN113901179A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-01-07 | 中国测绘科学研究院 | 一种基于自然语言的人员流动应急管理信息结构化方法 |
| CN114417015B (zh) * | 2022-01-26 | 2023-05-12 | 西南交通大学 | 一种高速列车可维修性知识图谱构建方法 |
| CN114417015A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-04-29 | 西南交通大学 | 一种高速列车可维修性知识图谱构建方法 |
| CN115134421B (zh) * | 2022-05-10 | 2024-02-20 | 北京市遥感信息研究所 | 一种多源异构数据跨系统协同管理系统及方法 |
| CN115134421A (zh) * | 2022-05-10 | 2022-09-30 | 北京市遥感信息研究所 | 一种多源异构数据跨系统协同管理系统及方法 |
| CN114860884A (zh) * | 2022-05-23 | 2022-08-05 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种面向动态分析的时空知识图谱构建系统和方法 |
| CN114896472B (zh) * | 2022-05-27 | 2023-09-22 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种基于多源时空数据的知识图谱机器推理系统和方法 |
| CN114896472A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-08-12 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种基于多源时空数据的知识图谱机器推理系统和方法 |
| CN115330268A (zh) * | 2022-10-12 | 2022-11-11 | 华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心) | 一种应对矿山灾难的综合性应急指挥方法及系统 |
| CN115330268B (zh) * | 2022-10-12 | 2023-12-29 | 华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心) | 一种应对矿山灾难的综合性应急指挥方法及系统 |
| CN115544275A (zh) * | 2022-11-29 | 2022-12-30 | 合肥工业大学 | 顾及时空过程与成灾机理的自然灾害知识超图构建方法 |
| CN115544275B (zh) * | 2022-11-29 | 2023-06-16 | 合肥工业大学 | 顾及时空过程与成灾机理的自然灾害知识超图构建方法 |
| CN115796397A (zh) * | 2023-02-06 | 2023-03-14 | 中国民航大学 | 用于机场运行保障过程的场景生成方法、场景生成系统 |
| CN116228496A (zh) * | 2023-03-28 | 2023-06-06 | 深圳富联富桂精密工业有限公司 | 应急预案的生成方法及相关设备 |
| CN116228496B (zh) * | 2023-03-28 | 2023-08-04 | 深圳富联富桂精密工业有限公司 | 应急预案的生成方法及相关设备 |
| CN116521944B (zh) * | 2023-04-24 | 2024-06-07 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 一种煤矿多重灾害的知识图谱构建方法及系统 |
| CN116521944A (zh) * | 2023-04-24 | 2023-08-01 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 一种煤矿多重灾害的知识图谱构建方法及系统 |
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| CN116776984A (zh) * | 2023-07-10 | 2023-09-19 | 河海大学 | 一种基于知识图谱的灾害链推理预测方法及系统 |
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