CN110750650A - 企业知识图谱的构建方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种企业知识图谱的构建方法及装置，其中该方法包括：获取多个企业的结构化物联网业务数据；对多个企业的结构化物联网业务数据知识抽取，得到图谱数据；获取预先定义的图谱框架模型，将图谱数据存储至图谱框架模型，得到企业知识图谱，其中，该企业知识图谱用于表征各个企业的物联网业务情况。该方法通过对多个企业的结构化物联网业务数据知识抽取，得到图谱数据；将图谱数据存储至预先定义的图谱框架模型，得到企业知识图谱，能够处理大量数据和复杂多样的关联分析，以图谱的形式直观立体地反映各个企业的物联网业务具体情况，满足每个企业各种角色关系的分析和管理需要。

Description

企业知识图谱的构建方法及装置
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种企业知识图谱的构建方法及装置。
背景技术
目前物联网大数据业务处理在面对复杂多样的企业级关联分析时，存在编码成本高和任务提交性能开销较大的问题，且业务处理的统计结果对企业的具体描述不够直观准确。
现有的物联网大数据分析技术存在以下缺陷：
物联网的话单数据源网络类型多、企业全量用户信息量大且需全量更新关联，还有其它海量、异构、动态的大规模数据，在面对企业杂多的统计分析时，使用大数据分析技术，需重复查询庞大复杂的关联信息和提交分析任务，影响到平台资源合理使用。
需要开发维护人员投入大量成本，频繁地往大数据分析平台提交作业，每次都需重新编码，耗费大量的人力物力。
目前大数据分析技术在对物联网企业级做临时统计分析时，最终因关联信息生成的结果，普遍是简单的传统数据库存储方式或仅仅是几串数字，对企业的业务场景的描述能力远远不够，未直观立体地展现企业关联，无法应对实际业务中复杂的需求，不易清晰理解用户意图。
发明内容
针对传统数据库、大数据分析技术无法分析或分析需投入大量人力物力但分析结果难以直观地描述企业业务场景的物联网大数据业务，本发明实施例提供一种企业知识图谱的构建方法，用以高效、直观、准确地统计和描述企业的物联网业务具体情况，该方法包括：
获取多个企业的结构化物联网业务数据；
对所述多个企业的结构化物联网业务数据知识抽取，得到图谱数据；
获取预先定义的图谱框架模型，将所述图谱数据存储至所述图谱框架模型，得到企业知识图谱，其中，所述企业知识图谱用于表征各个企业的物联网业务情况。
本发明实施例还提供一种企业知识图谱的构建装置，用以高效、直观、准确地统计和描述企业的物联网业务具体情况，该装置包括：
数据获取模块，用于获取多个企业的结构化物联网业务数据；
知识抽取模块，用于对所述多个企业的结构化物联网业务数据知识抽取，得到图谱数据；
数据存储模块，用于获取预先定义的图谱框架模型，将所述图谱数据存储至所述图谱框架模型，得到企业知识图谱，其中，所述企业知识图谱用于表征各个企业的物联网业务情况。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述企业知识图谱的构建方法。
本发明实施例也提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述企业知识图谱的构建方法的计算机程序。
本发明实施例中，通过对多个企业的结构化物联网业务数据知识抽取，得到图谱数据；将图谱数据存储至预先定义的图谱框架模型，得到企业知识图谱；该企业知识图谱用于表征各个企业的物联网业务情况；此方法能够处理大量数据和复杂多样的关联分析，以图谱的形式直观立体地反映各个企业的物联网业务具体情况，满足每个企业各种角色关系的分析和管理需要。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中企业知识图谱的构建方法示意图。
图2为本发明一具体实施例中企业知识图谱的构建方法示意图。
图3为本发明另一具体实施例中企业知识图谱的构建方法示意图。
图4为本发明实施例中具体实例中的企业知识图谱示意图。
图5为本发明实施例中企业知识图谱的构建装置示意图。
图6为本发明一具体实施例中企业知识图谱的构建装置示意图。
图7为本发明另一具体实施例中企业知识图谱的构建装置示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了解决物联网大数据业务处理在面对复杂多样的企业级关联分析时，存在编码成本高和任务提交性能开销较大的的问题，本发明实施例提供了一种企业知识图谱的构建方法，用以高效、直观、准确地统计和描述企业的物联网业务具体情况，如图1所示，该方法包括：
步骤101：获取多个企业的结构化物联网业务数据；
步骤102：对多个企业的结构化物联网业务数据知识抽取，得到图谱数据；
步骤103：获取预先定义的图谱框架模型，将图谱数据存储至图谱框架模型，得到企业知识图谱，其中，该企业知识图谱用于表征各个企业的物联网业务情况。
从图1可以看出，本发明实施例通过对多个企业的结构化物联网业务数据知识抽取，得到图谱数据；将图谱数据存储至预先定义的图谱框架模型，得到企业知识图谱；该企业知识图谱用于表征各个企业的物联网业务情况；此方法能够处理大量数据和复杂多样的关联分析，以图谱的形式直观立体地反映各个企业的物联网业务具体情况，满足每个企业各种角色关系的分析和管理需要。
具体实施时，首先获取多个企业的结构化物联网业务数据，其中，多个企业的结构化物联网业务数据是由多个企业的物联网业务数据经大数据处理得到的，经过大数据处理中的预清洗，处理后的数据均为结构化数据。
获取多个企业的结构化物联网业务数据后，对多个企业的结构化物联网业务数据知识抽取，得到图谱数据。其中，图谱数据为从不同的业务数据源中抽取出来的作为构建企业知识图谱的所需数据。在本发明实施例中，该图谱数据例如至少包括：
各个企业的日话单数据、各个企业的全量用户数据、各个企业大数据分析结果数据以及基站数据其中之一或任意组合。
其中，各个企业的日话单数据例如可以包括各个企业每天生成的2G、3G、4G、NB等不同网络类型下的话单数据，具体例如包括：移动台识别号码(MSISDN)、基站ID、流量数据、漫游省市等。各个企业全量用户数据例如具体可以包括：各个企业的企业全量或单用户卡MSISDN网络类型、归属省市、行业种类、产品实例状态、是否激活等。各个企业大数据分析结果数据例如可以包括：各个企业内部数据库表及经大数据分析技术预处理后的结果数据，例如具体包括：各个企业的企业全量或单卡MSISDN流量汇总、总开卡数、总活跃数、漫游省市等。本领域技术人员可以理解，上述对图谱数据仅为举例，不用于限定本发明的保护范围，此处不再一一赘述。
得到上述图谱数据后，获取预先定义的图谱框架模型，将上述图谱数据存储至该图谱框架模型，得到企业知识图谱，其中，企业知识图谱用于表征各个企业的物联网业务情况。
具体实施时，将图谱数据存储至图谱框架模型有两种存储方式：一种实现方式是基于RDF的存储；另一种实现方式是基于图数据库的存储。由于图数据库一般以属性图为基本的表示形式，所以图谱框架模型中的实体和关系可以包含属性，即可以包含三元组概念，举例来说，如物联网中某张卡归属于某企业，能够更加容易得表达现实的业务场景。图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，能够为企业关系直观建模。本发明实施例中，选择按照图数据库的存储方式将抽取的图谱数据存储至图谱框架模型作为较佳实施例，把重点放在了高效的图谱查询和搜索上。
图2所示的本发明一具体实施例中企业知识图谱的构建方法，在图1的基础上还包括：
步骤201：构建图谱框架模型：根据结构化物联网业务数据，提取构建企业知识图谱的至少一个实体、各个实体的属性信息以及各个实体之间的关联关系；根据提取的各个实体、各个实体的属性信息以及各个实体之间的关联关系，生成图谱框架模型。
由于物联网业务数据在实时更新，图3所示的本发明又一具体实施例中企业知识图谱的构建方法在图2的基础上还包括：
步骤301：获取新的图谱数据；
步骤302：按照图数据库的存储方式，将新的图谱数据源存储至企业知识图谱。
通过更新图谱数据源，从而得到实时更新的企业知识图谱。
下面给出一具体实例说明本发明实施例如何进行企业知识图谱的构建。具体步骤如下：
首先获取多个企业的结构化物联网业务数据，例如A照明企业、B电子元件企业、C自来水企业等多个企业的结构化物联网业务数据；
对上述多个企业的结构化物联网业务数据，例如可利用Kettle工具进行知识抽取，得到图谱数据；
构建图谱框架模型：根据上述结构化物联网业务数据，提取构建企业知识图谱的至少一个实体、各个实体的属性信息以及各个实体之间的关联关系；根据提取的各个实体、各个实体的属性信息以及各个实体之间的关联关系，生成图谱框架模型；举例说明，提取的实体有企业名称，提取的该实体的属性信息包括：企业的总活跃数、总开卡数、归属省、市等，以及企业与企业之间的关联关系等。
获取上述预先定义好的图谱框架模型，将抽取到的图谱数据存储至图谱框架模型，得到企业知识图谱；综合业务量以及对效率的要求，选取Neoj4型图数据库作为存储系统。
当有新的数据生成时，例如企业每天新生成的日话单数据，根据新的结构化物联网业务数据获取新的图谱数据；按照Neoj4型图数据库的存储方式，将新的图谱数据源存储至企业知识图谱，更新上述企业知识图谱。
当需要获取对某个企业的针对性分析时，可基于上述企业知识图谱进行查询，例如输入待查询的企业名称，根据该企业名称在Neoj4型图数据库中查找相关实体、各个实体的属性信息以及各个实体之间的关联关系，将上述相关实体、各个实体的属性信息以及各个实体之间的关联关系以图谱形式发送给用户。
举例说明，需要得到A照明企业的相关分析，将A照明企业的企业名称输入，得到如图4所示的A照明企业的相关知识图谱，可以直观地看到，A照明企业与B电子元件企业之间为合作关系，A照明企业的归属市为苏州，A照明企业的所属行业为路灯照明等。可以直观立体地展示A照明企业与其他企业之间的关联以及A照明企业的具体业务情况。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供一种企业知识图谱的构建装置，由于企业知识图谱的构建装置所解决问题的原理与企业知识图谱的构建方法相似，因此企业知识图谱的构建装置的实施可以参见企业知识图谱的构建方法的实施，重复之处不再赘述，具体结构如图5所示：
数据获取模块501，用于获取多个企业的结构化物联网业务数据；
知识抽取模块502，用于对多个企业的结构化物联网业务数据知识抽取，得到图谱数据；
数据存储模块503，用于获取预先定义的图谱框架模型，将图谱数据存储至图谱框架模型，得到企业知识图谱，其中，企业知识图谱用于表征各个企业的物联网业务情况。
具体实施时，数据存储模块503具体用于获取预先定义的图谱框架模型，将图谱数据按照图数据库的存储方式存储至图谱框架模型，得到企业知识图谱。
图6为本发明一具体实施例中企业知识图谱的构建装置示意图，在图5的基础上，还包括：图谱构建模块601，用于构建图谱框架模型：根据结构化物联网业务数据，提取构建企业知识图谱的至少一个实体、各个实体的属性信息以及各个实体之间的关联关系；根据提取的各个实体、各个实体的属性信息以及各个实体之间的关联关系，生成图谱框架模型。
由于物联网业务数据在实时更新，图7所示的本发明又一具体实施例中企业知识图谱的构建装置在图6的基础上还包括：
图谱更新模块701，用于：获取新的图谱数据；按照图数据库的存储方式，将新的图谱数据源存储至所述企业知识图谱。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述企业知识图谱的构建方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有执行上述企业知识图谱的构建方法的计算机程序。
综上所述，本发明实施例提供的企业知识图谱的构建方法及装置具有如下优点：通过对多个企业的结构化物联网业务数据知识抽取，得到图谱数据；将图谱数据存储至预先定义的图谱框架模型，得到企业知识图谱；该企业知识图谱用于表征各个企业的物联网业务情况；此方法能够处理大量数据和复杂多样的关联分析，以图谱的形式直观立体地反映各个企业的物联网业务具体情况，满足每个企业各种角色关系的分析和管理需要。相较于现有的物联网大数据分析技术，更加擅长建立复杂的关系网络，能够支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析，在关联查询的效率上比大数据分析技术也有显著的提高。基于图数据库的存储非常灵活，一般只需局部改动，无需重新进行编程。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例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)

1.一种企业知识图谱的构建方法，其特征在于，包括：
获取多个企业的结构化物联网业务数据；
对所述多个企业的结构化物联网业务数据知识抽取，得到图谱数据；
获取预先定义的图谱框架模型，将所述图谱数据存储至所述图谱框架模型，得到企业知识图谱，其中，所述企业知识图谱用于表征各个企业的物联网业务情况。
2.如权利要求1所述的企业知识图谱的构建方法，其特征在于，按照图数据库的存储方式，将所述图谱数据存储至所述图谱框架模型。
3.如权利要求1所述的企业知识图谱的构建方法，其特征在于，所述图谱数据至少包括：
各个企业的日话单数据、各个企业的全量用户数据、各个企业大数据分析结果数据以及基站数据其中之一或任意组合。
4.如权利要求1所述的企业知识图谱的构建方法，其特征在于，还包括：构建图谱框架模型：
根据所述结构化物联网业务数据，提取构建企业知识图谱的至少一个实体、各个实体的属性信息以及各个实体之间的关联关系；
根据提取的各个实体、各个实体的属性信息以及各个实体之间的关联关系，生成图谱框架模型。
5.如权利要求2所述的企业知识图谱的构建方法，其特征在于，还包括：
获取新的图谱数据；
按照图数据库的存储方式，将新的图谱数据源存储至所述企业知识图谱。
6.一种企业知识图谱的构建装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取多个企业的结构化物联网业务数据；
知识抽取模块，用于对所述多个企业的结构化物联网业务数据知识抽取，得到图谱数据；
数据存储模块，用于获取预先定义的图谱框架模型，将所述图谱数据存储至所述图谱框架模型，得到企业知识图谱，其中，所述企业知识图谱用于表征各个企业的物联网业务情况。
7.如权利要求6所述的企业知识图谱的构建装置，其特征在于，还包括：
图谱构建模块，用于构建图谱框架模型：
根据所述结构化物联网业务数据，提取构建企业知识图谱的至少一个实体、各个实体的属性信息以及各个实体之间的关联关系；
根据提取的各个实体、各个实体的属性信息以及各个实体之间的关联关系，生成图谱框架模型。
8.如权利要求6所述的企业知识图谱的构建装置，其特征在于，还包括：
图谱更新模块，用于：
获取新的图谱数据；
按照图数据库的存储方式，将新的图谱数据源存储至所述企业知识图谱。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至5任一所述方法的计算机程序。
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