CN115630846B - 适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法 - Google Patents

适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115630846B
CN115630846B CN202211562900.6A CN202211562900A CN115630846B CN 115630846 B CN115630846 B CN 115630846B CN 202211562900 A CN202211562900 A CN 202211562900A CN 115630846 B CN115630846 B CN 115630846B
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
event
entity
nodes
label
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202211562900.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115630846A (zh
Inventor
冯建亮
郝本明
李俊
朱必亮
徐忠建
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Speed China Technology Co Ltd
Original Assignee
Speed China Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Speed China Technology Co Ltd filed Critical Speed China Technology Co Ltd
Priority to CN202211562900.6A priority Critical patent/CN115630846B/zh
Publication of CN115630846A publication Critical patent/CN115630846A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115630846B publication Critical patent/CN115630846B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
    • G06F16/367—Ontology
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供一种适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，包括：基于用户输入的构建数据构建灾害风险综合监测图谱，根据实体节点和/或事件节点的连接关系生成多个灾害风险综合监测子链；根据风险数据在灾害风险综合监测图谱中确定相对应的第一实体节点，根据第一实体节点确定相对应的灾害风险综合监测子链，选中灾害风险综合监测子链中的所有第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点；将相应的第二实体节点作为第三实体节点、第一事件节点作为第三事件节点、第二事件节点作为第四事件节点；统计第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点以及第四事件节点的事件信息分别发送至第二实体节点或第三实体节点。

Description

适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法。
背景技术
近年来，城市自然灾害频繁发生，造成了大量的人员伤亡和财产损失。对于这些自然灾害的监测是我国社会经济发展中亟待解决的重大问题。
现有技术中，在监测到自然灾害发生后，处理顺序是先将自然灾害上报至上级，上级在收到消息后，再制定处理方案，处理方案制定完毕后，再将处理方案通知给对应的部门进行处理，整个过程耗时较长，无法及时响应和处理自然灾害。
因此，如何针对不同的自然灾害类型自动确定相应的处理节点和处理路径，及时响应和处理自然灾害成为了急需解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，可以结合图谱针对不同的自然灾害类型自动确定相应的处理节点和处理路径，及时响应和处理自然灾害。
本发明实施例的第一方面，提供一种适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，包括：
基于用户输入的构建数据构建灾害风险综合监测图谱，所述灾害风险综合监测图谱包括实体节点和事件节点，根据所述实体节点和事件节点的连接关系生成多个灾害风险综合监测子链；
根据灾害风险综合监测子链内实体节点的实体属性将实体节点分为第一实体节点、第二实体节点，所述第一实体节点为灾害名词信息，所述第二实体节点为响应部门名词信息；
根据灾害风险综合监测子链内事件节点的事件属性将事件节点分为第一事件节点以及第二事件节点，所述第一事件节点为灾害发生事件信息，所述第二事件节点为灾害响应处理信息；
获取当前时刻所对应的风险数据，根据所述风险数据在灾害风险综合监测图谱中确定相对应的第一实体节点，根据所述第一实体节点确定相对应的灾害风险综合监测子链，选中灾害风险综合监测子链中的所有第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点；
若判断不同的灾害风险综合监测子链中具有相同的第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点，则将相应的第二实体节点作为第三实体节点、第一事件节点作为第三事件节点、第二事件节点作为第四事件节点；
统计第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点以及第四事件节点的事件信息分别发送至第二实体节点或第三实体节点。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于用户输入的构建数据构建灾害风险综合监测图谱，所述灾害风险综合监测图谱包括实体节点和事件节点，根据所述实体节点和事件节点的连接关系生成多个灾害风险综合监测子链，包括：
若判断不存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱，则提取构建数据中对实体节点、事件节点所添加的第一实体节点标签、第一事件节点标签，所述第一实体节点标签中具有实体节点的连接关系，所述第一事件节点标签中具有事件节点的连接关系；
根据所述第一实体节点标签构建实体节点与实体节点之间、实体节点与事件节点之间的连接关系，所述实体节点为灾害名词信息或响应部门名词信息中的任意一种或多种；
根据所述第一事件节点标签构建事件节点与实体节点之间、事件节点与事件节点之间的连接关系，所述事件节点为灾害发生事件信息或灾害响应处理信息中的任意一种或多种。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于用户输入的构建数据构建灾害风险综合监测图谱，所述灾害风险综合监测图谱包括实体节点和事件节点，根据所述实体节点和事件节点的连接关系生成多个灾害风险综合监测子链，包括：
若判断用户为向历史的灾害风险综合监测图谱输入构建数据，则将构建数据中对实体节点、事件节点所添加的第一实体节点标签、第一事件节点标签作为第二实体节点标签、第二事件节点标签；
基于所述第二实体节点标签、第二事件节点标签选中历史的灾害风险综合监测图谱中的历史节点；
若判断第二实体节点标签或第二事件节点标签为延伸类型的节点，则根据所述第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，将新增加的实体节点和事件节点与历史节点连接；
若判断第二实体节点标签或第二事件节点标签为中继类型的节点，则根据所述第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，对历史节点进行区分，得到与历史节点对应的第一拆分节点、第二拆分节点；
根据所述第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，将实体节点和事件节点相对应的第一拆分节点、第二拆分节点连接，得到基于新增的节点所构建的灾害风险综合监测图谱。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，将实体节点和事件节点相对应的第一拆分节点、第二拆分节点连接，得到基于新增的节点所构建的灾害风险综合监测图谱，包括：
根据第二实体节点标签、第二事件节点标签将实体节点和事件节点进行连接，得到待连接子链；
将所述待连接子链的边缘的实体节点和事件节点所对应的第二实体节点标签、第二事件节点标签，作为第三实体节点标签、第三事件节点标签；
基于第三实体节点标签、第三事件节点标签所对应的连接关系确定相对应的第一拆分节点、第二拆分节点，以所述第一拆分节点、第二拆分节点为拆分点将相应的灾害风险综合监测子链进行拆分，得到第一拆分子链、第二拆分子链；
将所述待连接子链的两端分别与相对应的第一拆分子链、第二拆分子链连接，得到增加待连接子链后的灾害风险综合监测子链。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述待连接子链的两端分别与相对应的第一拆分子链、第二拆分子链连接，得到增加待连接子链后的灾害风险综合监测子链，包括：
获取第一拆分节点的第一节点标号，第二拆分节点的第二节点标号；
根据待连接子链的第一端的第三实体节点标签或第三事件节点标签在第一节点标号和第二节点标号中选择相对应的第一目标标号，根据待连接子链的第二端的第三实体节点标签或第三事件节点标签在第一节点标号和第二节点标号中选择相对应的第二目标标号；
将待连接子链的第一端的第三实体节点标签或第三事件节点标签所对应的新增的实体节点或事件节点，与第一目标标号对应的第一拆分节点或第二拆分节点连接；
将待连接子链的第二端的第三实体节点标签或第三事件节点标签所对应的新增的实体节点或事件节点，与第二目标标号对应的第一拆分节点或第二拆分节点连接，得到增加待连接子链后的灾害风险综合监测子链。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：
在判断不存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱时，则根据新增的实体节点和事件节点的数量，实体节点和事件节点中每个第一实体节点标签、第一事件节点标签中连接标号的数量进行计算得到第一连接等待系数，根据所述第一连接等待系数得到第一连接等待时长；
在判断存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱时，则根据历史的灾害风险综合监测图谱中实体节点和事件节点的数量，实体节点和事件节点中每个历史实体节点标签、历史事件节点标签中连接标号的数量进行计算，得到第二连接等待系数；
根据新增的实体节点和事件节点的数量，实体节点和事件节点中每个第一实体节点标签、第一事件节点标签中连接标号的数量进行计算，得到第三连接等待系数；
根据所述第二连接等待系数、第三连接等待系数进行计算，得到第二连接等待时长。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：
获取服务器当前的算力信息，所述算力信息包括缓存占用信息、CPU占用信息，调取所述服务器所对应的基准计算值，根据所述缓存占用信息、CPU占用信息、基准计算值进行计算得到算力子系数；
根据所述第一连接等待系数、算力子系数进行计算，得到第一连接等待时长；
根据所述第二连接等待系数、第三连接等待系数、算力子系数进行计算，得到第二连接等待时长；
通过以下公式计算第一连接等待时长、第二连接等待时长，
其中，t1为第一连接等待时长，sent为新增的实体节点的数量，pi为新增的第i个实体节点的连接标号的数量，n为新增的实体节点的数量上限值，gent为新增的实体节点归一化值，yent为新增的实体节点权重值，seve为新增的事件节点的数量，ju为新增的第u个事件节点的连接标号的数量，m为新增的事件节点的数量上限值，geve为新增的事件节点归一化值，m为新增的事件节点的上限值，yeve为新增的事件节点权重值，f为基准计算值，h1为缓存占用信息，c1为CPU占用信息，yari为算力权重值，t2为第二连接等待时长，Q2为第二连接等待系数，xent为历史的灾害风险综合监测图谱中实体节点的数量，pd为历史的第d个实体节点所对应历史实体节点标签中连接标号的数量，w为历史的实体节点的上限值，xeve为历史的灾害风险综合监测图谱中事件节点的数量，pv为历史的第v个事件节点所对应历史实体节点标签中连接标号的数量，w为历史的事件节点的上限值，ghis为历史的节点的归一化值，Y为历史的节点的权重值，α代表常数。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述获取当前时刻所对应的风险数据，根据所述风险数据在灾害风险综合监测图谱中确定相对应的第一实体节点，根据所述第一实体节点确定相对应的灾害风险综合监测子链，选中灾害风险综合监测子链中的所有第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点，包括：
对所述风险数据进行分词处理得到相对应的灾害分词，将所述灾害分词与所有的实体节点进行比对，将与灾害分词相对应的实体节点确定为相对应的第一实体节点；
以所述第一实体节点为起点，选择与第一实体节点直接和间接连接的第一预设数量的节点作为待筛选节点，所述第一实体节点、待筛选节点形成灾害风险综合监测子链；
根据所述待筛选节点的属性确定待筛选节点为第二实体节点、第一事件节点或第二事件节点，选中灾害风险综合监测子链中的所有第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述若判断不同的灾害风险综合监测子链中具有相同的第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点，则将相应的第二实体节点作为第三实体节点、第一事件节点作为第三事件节点、第二事件节点作为第四事件节点，包括：
若灾害分词为多个，则获取所得到的所有灾害风险综合监测子链得到监测子链数量，若所述监测子链数量大于等于2，则生成节点统计表；
依次选取每一个灾害风险综合监测子链内的节点所对应的节点信息，将每个节点所对应的节点信息填充至相对应的节点统计表内；
在将节点信息填充至节点统计表内时，若判断不存在重复的节点信息，则在节点统计表内新建立信息填充单元，将不重复的节点信息填充至信息填充单元内；
若判断存在重复的节点信息，则确定重复的节点信息所对应的信息填充单元，在信息填充单元后部建立相对应的数量填充单元，根据节点信息的重复数量在数量填充单元内填充重复数量；
若重复的节点信息为第二实体节点，则将相对应的第二实体节点作为第三实体节点；
若重复的节点信息为第一事件节点，则将相对应的第一事件节点作为第三事件节点；
若重复的节点信息为第二事件节点，则将相对应的第二事件节点作为第四事件节点。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述统计第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点以及第四事件节点的事件信息分别发送至第二实体节点或第三实体节点，包括：
若判断信息填充单元内所对应的节点信息为第二实体节点或第三实体节点，则不在第二实体节点或第三实体节点的信息填充单元的后部建立实体发送单元；
若判断信息填充单元内所对应的节点信息为第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点，则在相应的信息填充单元后部建立实体发送单元；
在将第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点所对应的节点信息填充至信息填充单元时，将相应事件节点所对应的第二实体节点或第三实体节点填充至实体发送单元；
在判断每一个灾害风险综合监测子链内的节点所对应的节点信息均被遍历后，则调取每一个事件节点所对应的重复数量，根据所述重复数量生成相对应的应急等级；
将应急等级、相对应的第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点对应的节点信息发送至第二实体节点或第三实体节点。
有益效果：
1、本方案可以结合用户的构建数据来形成灾害风险综合监测图谱，然后结合灾害风险综合监测图谱自动对当前风险数据进行分析，形成灾害风险综合监测子链，同时确定到灾害风险综合监测子链中的相关节点，将信息发送给相关节点，从而结合图谱针对不同的自然灾害类型自动确定相应的处理节点和处理路径，及时响应和处理自然灾害；
2、本方案在构建灾害风险综合监测图谱的过程中，会依据不同的情况采用不同的方式进行构建。第一种方式是在没有历史灾害风险综合监测图谱的情况下，从无到有的对灾害风险综合监测图谱进行构建，过程中，会对构建数据进行解析，依据标签得到节点之间的连接关系，然后利用连接关系对多个节点之间进行连接，形成灾害风险综合监测图谱；第二种方式是在存在历史灾害风险综合监测图谱的情况下，将新的节点添加至历史灾害风险综合监测图谱中，实现对历史灾害风险综合监测图谱的更新，过程中，本方案会确定新增节点的节点类型，并依据不同的节点类型采用不同的更新方式，实现节点的准确添加，从而实现对历史灾害风险综合监测图谱的自动更新；
3、本方案在构建历史灾害风险综合监测图谱时，还会依据不同的情况采用不同的数据来计算出相应的连接等待时长，用户可以基于连接等待时长来实现对灾害风险综合监测图谱的构建。另外，本方案还设置有节点统计表，来对节点的信息以及重复数量进行统计，后续可以利用节点统计表来实现信息的对应发送，同时也可以实现对自然灾害等级的评估。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
参见图1，是本发明实施例提供的一种适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法的流程示意图，该适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法包括S1-S6：
S1，基于用户输入的构建数据构建灾害风险综合监测图谱，所述灾害风险综合监测图谱包括实体节点和事件节点，根据所述实体节点和事件节点的连接关系生成多个灾害风险综合监测子链。
本方案中，可以依据用户输入的构建数据来构建灾害风险综合监测图谱。本方案的灾害风险综合监测图谱中包括实体节点和事件节点，然后由实体节点和事件节点的连接关系生成多个灾害风险综合监测子链。
其中，实体节点为灾害名词信息或响应部门名词信息中的任意一种或多种，事件节点为灾害发生事件信息或灾害响应处理信息中的任意一种或多种。
在一些实施例中，S1(所述基于用户输入的构建数据构建灾害风险综合监测图谱，所述灾害风险综合监测图谱包括实体节点和事件节点，根据所述实体节点和事件节点的连接关系生成多个灾害风险综合监测子链)，包括S11-S13：
S11，若判断不存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱，则提取构建数据中对实体节点、事件节点所添加的第一实体节点标签、第一事件节点标签，所述第一实体节点标签中具有实体节点的连接关系，所述第一事件节点标签中具有事件节点的连接关系。
首先，需要说明的是，本实施例是针对不存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱，即一开始不存在对应的监测图谱，需要从无到有的进行构建。
在构建过程中，本方案会对用户的构建数据进行解析，提取构建数据中对实体节点、事件节点所添加的第一实体节点标签、第一事件节点标签。
其中，第一实体节点标签中具有实体节点的连接关系，第一事件节点标签中具有事件节点的连接关系。示例性的，第一实体节点标签可以是1、2、3、4、5等等，第一事件节点标签可以是6、7、8、9、10等等，其中，标签1与标签2连接，标签3与标签4连接，依次类推，本方案可以通过标签来确定相应节点之间的连接关系。
S12，根据所述第一实体节点标签构建实体节点与实体节点之间、实体节点与事件节点之间的连接关系，所述实体节点为灾害名词信息或响应部门名词信息中的任意一种或多种。
本方案会利用第一实体节点标签构建实体节点与实体节点之间、实体节点与事件节点之间的连接关系。
其中，灾害名词信息例如是内涝、台风等，响应部门名词信息例如是处理内涝的响应部门是部门1和部门2，处理台风的响应部门是部门3和部门4。
S13，根据所述第一事件节点标签构建事件节点与实体节点之间、事件节点与事件节点之间的连接关系，所述事件节点为灾害发生事件信息或灾害响应处理信息中的任意一种或多种。
本方案会利用第一事件节点标签构建事件节点与实体节点之间、事件节点与事件节点之间的连接关系。
其中，灾害发生事件信息可以是相关自然灾害所引起的灾害发生事件信息，例如是内涝引起的变电站短路，台风引起的电线断裂等；灾害响应处理信息可以是解决相关灾害发生事件信息的处理信息，例如，对应变电站短路的处理方式，对电线断裂的处理方式。
在另一些实施例中，S1(所述基于用户输入的构建数据构建灾害风险综合监测图谱，所述灾害风险综合监测图谱包括实体节点和事件节点，根据所述实体节点和事件节点的连接关系生成多个灾害风险综合监测子链)，包括S14-S18：
S14，若判断用户为向历史的灾害风险综合监测图谱输入构建数据，则将构建数据中对实体节点、事件节点所添加的第一实体节点标签、第一事件节点标签作为第二实体节点标签、第二事件节点标签。
首先，需要说明的是，本方案是针对存在历史的灾害风险综合监测图谱的情况，在该情况下，用户可以向历史的灾害风险综合监测图谱输入构建数据，本方案会对构建数据进行解析，然后将构建数据中对实体节点、事件节点所添加的第一实体节点标签、第一事件节点标签作为第二实体节点标签、第二事件节点标签。
可以理解的是，第二实体节点标签、第二事件节点标签所对应的节点为用户在历史的图谱上新添加的节点。其中，第二实体节点标签、第二事件节点标签是用户构建数据中相应节点的标签，可以是用户为节点预设好的。
S15，基于所述第二实体节点标签、第二事件节点标签选中历史的灾害风险综合监测图谱中的历史节点。
本方案会基于第二实体节点标签、第二事件节点标签选中历史的灾害风险综合监测图谱中的历史节点。历史节点为历史的灾害风险综合监测图谱需要与第二实体节点标签、第二事件节点标签需要连接的节点。
S16，若判断第二实体节点标签或第二事件节点标签为延伸类型的节点，则根据所述第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，将新增加的实体节点和事件节点与历史节点连接。
可以理解的是，第二实体节点标签或第二事件节点标签有两种节点类型，一种是延伸类型的节点，另一种是中继类型的节点。其中，延伸类型的节点是指衔接在最后一个历史节点后面的节点；中继类型的节点是指衔接在两个历史节点之间的节点。
如果判断第二实体节点标签或第二事件节点标签为延伸类型的节点，直接将节点连接在相应的历史节点处即可，则本方案会利用第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，将新增加的实体节点和事件节点与历史节点连接。
S17，若判断第二实体节点标签或第二事件节点标签为中继类型的节点，则根据所述第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，对历史节点进行区分，得到与历史节点对应的第一拆分节点、第二拆分节点。
如果判断第二实体节点标签或第二事件节点标签为中继类型的节点，则本方案会利用第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，对历史节点进行区分，得到与历史节点对应的第一拆分节点、第二拆分节点。
可以理解的是，在得到第一拆分节点、第二拆分节点之后，本方案可以将新增的第二实体节点标签、第二事件节点标签连接在第一拆分节点和第二拆分节点之间。
S18，根据所述第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，将实体节点和事件节点相对应的第一拆分节点、第二拆分节点连接，得到基于新增的节点所构建的灾害风险综合监测图谱。
可以理解的是，本方案通过对用户的构建数据的解析，来将新增的节点更新至灾害风险综合监测图谱中，实现对灾害风险综合监测图谱的更新。
在一些实施例中，S18(所述根据所述第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，将实体节点和事件节点相对应的第一拆分节点、第二拆分节点连接，得到基于新增的节点所构建的灾害风险综合监测图谱)包括S181-S184：
S181，根据第二实体节点标签、第二事件节点标签将实体节点和事件节点进行连接，得到待连接子链。
可以理解的是，本方案首先会利用第二实体节点标签、第二事件节点标签将实体节点和事件节点连接在一起，得到需要新添加的待连接子链。
S182，将所述待连接子链的边缘的实体节点和事件节点所对应的第二实体节点标签、第二事件节点标签，作为第三实体节点标签、第三事件节点标签。
在待连接子链确定之后，本方案会确定待连接子链的边缘的实体节点和事件节点所对应的第二实体节点标签、第二事件节点标签，然后将边缘节点的标签作为第三实体节点标签、第三事件节点标签。
S183，基于第三实体节点标签、第三事件节点标签所对应的连接关系确定相对应的第一拆分节点、第二拆分节点，以所述第一拆分节点、第二拆分节点为拆分点将相应的灾害风险综合监测子链进行拆分，得到第一拆分子链、第二拆分子链。
本方案会先依据第三实体节点标签、第三事件节点标签所对应的连接关系确定相对应的第一拆分节点、第二拆分节点。例如，当只需要加一个节点时，第三实体节点标签需要与历史的1-100个节点中的第3节点和第4节点之间，那么本方案的第一拆分节点为3，第二拆分节点为4。又例如，当需要加一个链(多个节点)时，该链需要加在历史的1-100个节点中的第7节点和第8节点之间，那么本方案的第一拆分节点为7，第二拆分节点为8。
S184，将所述待连接子链的两端分别与相对应的第一拆分子链、第二拆分子链连接，得到增加待连接子链后的灾害风险综合监测子链。
本方案在得到第一拆分子链(例如1-3)和第二拆分子链(例如4-100)之后，会将待连接子链的两端分别与相对应的第一拆分子链、第二拆分子链连接，形成一个新监测子链，即得到增加待连接子链后的灾害风险综合监测子链。
其中，S184(所述将所述待连接子链的两端分别与相对应的第一拆分子链、第二拆分子链连接，得到增加待连接子链后的灾害风险综合监测子链)包括S1841-S1844：
S1841，获取第一拆分节点的第一节点标号，第二拆分节点的第二节点标号。
其中，第一节点标号和第二节点标号与节点标签相对应，例如，第一节点标号是标号3，第二节点标号为标号4。
S1842，根据待连接子链的第一端的第三实体节点标签或第三事件节点标签在第一节点标号和第二节点标号中选择相对应的第一目标标号，根据待连接子链的第二端的第三实体节点标签或第三事件节点标签在第一节点标号和第二节点标号中选择相对应的第二目标标号。
例如，待连接子链的第一端的第三实体节点标签或第三事件节点标签在第一节点标号和第二节点标号中选择相对应的第一目标标号为标号3，待连接子链的第二端的第三实体节点标签或第三事件节点标签在第一节点标号和第二节点标号中选择相对应的第二目标标号为标号4。
S1843，将待连接子链的第一端的第三实体节点标签或第三事件节点标签所对应的新增的实体节点或事件节点，与第一目标标号对应的第一拆分节点或第二拆分节点连接。
在确定了与第一端对应的第一目标标号之后，本方案会将待连接子链的第一端与第一目标标号对应的第一拆分节点或第二拆分节点连接。S1844，将待连接子链的第二端的第三实体节点标签或第三事件节点标签所对应的新增的实体节点或事件节点，与第二目标标号对应的第一拆分节点或第二拆分节点连接，得到增加待连接子链后的灾害风险综合监测子链。
在确定了与第二端对应的第二目标标号之后，本方案会将待连接子链的第二端与第二目标标号对应的第一拆分节点或第二拆分节点连接。在上述实施例的基础上，本方案还会对用户构建图谱的等待时长进行计算，还包括S191-S194：
S191，在判断不存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱时，则根据新增的实体节点和事件节点的数量，实体节点和事件节点中每个第一实体节点标签、第一事件节点标签中连接标号的数量进行计算得到第一连接等待系数，根据所述第一连接等待系数得到第一连接等待时长。
可以理解的是，在判断不存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱时，说明需要从无到有的构建图谱，在这种场景下，本方案会根据新增的实体节点和事件节点的数量，实体节点和事件节点中每个第一实体节点标签、第一事件节点标签中连接标号的数量进行计算得到第一连接等待系数，然后利用第一连接等待系数得到第一连接等待时长。
其中，新增的实体节点和事件节点的数量越多，实体节点和事件节点中每个第一实体节点标签、第一事件节点标签中连接标号的数量越多，说明图谱的构建工作量较大，则对应的第一连接等待系数就需要越大，所得到的第一连接等待时长也就需要越长。
S192，在判断存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱时，则根据历史的灾害风险综合监测图谱中实体节点和事件节点的数量，实体节点和事件节点中每个历史实体节点标签、历史事件节点标签中连接标号的数量进行计算，得到第二连接等待系数。
可以理解的是，在判断存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱时，说明用户无需从无到有的来构建图谱，只需要添加新的节点即可，在这种场景下，本方案会根据历史的灾害风险综合监测图谱中实体节点和事件节点的数量，实体节点和事件节点中每个历史实体节点标签、历史事件节点标签中连接标号的数量进行计算，得到第二连接等待系数。
其中，历史的灾害风险综合监测图谱中实体节点和事件节点的数量越多，实体节点和事件节点中每个历史实体节点标签、历史事件节点标签中连接标号的数量越多，说明历史图谱数据量越大，对应的处理时长也就需要越久，对应的第二连接等待系数也就需要越大。
S193，根据新增的实体节点和事件节点的数量，实体节点和事件节点中每个第一实体节点标签、第一事件节点标签中连接标号的数量进行计算，得到第三连接等待系数。
在得到第二连接等待系数的基础上，本方案还会计算新增的实体节点和事件节点的数量，实体节点和事件节点中每个第一实体节点标签、第一事件节点标签中连接标号的数量，得到第三连接等待系数。
可以理解的是，新增的实体节点和事件节点的数量越多，实体节点和事件节点中每个第一实体节点标签、第一事件节点标签中连接标号的数量越多，对应的第三连接等待系数也就需要越大。
S194，根据所述第二连接等待系数、第三连接等待系数进行计算，得到第二连接等待时长。
本方案会结合第二连接等待系数、第三连接等待系数进行综合计算，得到第二连接等待时长。
在上述实施例的基础上，还包括S195-S197：
S195，获取服务器当前的算力信息，所述算力信息包括缓存占用信息、CPU占用信息，调取所述服务器所对应的基准计算值，根据所述缓存占用信息、CPU占用信息、基准计算值进行计算得到算力子系数。
可以理解的是，缓存占用信息、CPU占用信息越大，对应的算力子系数也就越小，在进行运算时的时间也就需要越久，服务器所对应的基准计算值越大，对应的算力子系数也就越大，在进行运算时的时间也就需要越短。
S196，根据所述第一连接等待系数、算力子系数进行计算，得到第一连接等待时长。
本方案会综合第一连接等待系数、算力子系数进行计算，得到第一连接等待时长。
S197，根据所述第二连接等待系数、第三连接等待系数、算力子系数进行计算，得到第二连接等待时长；
通过以下公式计算第一连接等待时长、第二连接等待时长，
其中，t1为第一连接等待时长，sent为新增的实体节点的数量，pi为新增的第i个实体节点的连接标号的数量，n为新增的实体节点的数量上限值，gent为新增的实体节点归一化值，yent为新增的实体节点权重值，seve为新增的事件节点的数量，ju为新增的第u个事件节点的连接标号的数量，m为新增的事件节点的数量上限值，geve为新增的事件节点归一化值，m为新增的事件节点的上限值，yeve为新增的事件节点权重值，f为基准计算值，h1为缓存占用信息，c1为CPU占用信息，yari为算力权重值，t2为第二连接等待时长，Q2为第二连接等待系数，xent为历史的灾害风险综合监测图谱中实体节点的数量，pd为历史的第d个实体节点所对应历史实体节点标签中连接标号的数量，w为历史的实体节点的上限值，xeve为历史的灾害风险综合监测图谱中事件节点的数量，pv为历史的第v个事件节点所对应历史实体节点标签中连接标号的数量，w为历史的事件节点的上限值，ghis为历史的节点的归一化值，Y为历史的节点的权重值，α代表常数。
上述公式中，在不存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱时，代表新增实体节点维度的系数，新增的实体节点的数量sent越大，说明工作量越大，对应的系数也就越大，新增的第i个实体节点的连接标号的数量越多，说明图谱越复杂，对应的系数也就越大，综合得到新增实体节点维度的系数；/>代表新增事件节点维度的系数，新增的事件节点的数量seve越大，说明工作量越大，对应的系数也就越大，新增的第u个事件节点的连接标号的数量越多，说明图谱越复杂，对应的系数也就越大，综合得到新增事件节点维度的系数；将新增实体节点维度的系数和新增事件节点维度的系数进行综合，得到第一连接等待系数；/>代表算力子系数，缓存占用信息h1、CPU占用信息c1越大，对应的算力子系数也就会越大，基准计算值f越大，对应的算力子系数会越小。其中，新增的实体节点权重值yent、新增的事件节点权重值yeve以及算力权重值yari可以是工作人员预先设置的。
上述公式中，在存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱时，本方案会计算第二连接等待系数Q2，其中，代表历史的灾害风险综合监测图谱中实体节点维度的系数，/> 代表历史的灾害风险综合监测图谱中事件节点维度的系数。历史的节点的归一化值ghis以及历史的节点的权重值Y可以是工作人员预先设置的。
上述公式中，在计算第二连接等待时长t2时，会综合历史数据和新增数据进行计算，其中，Q2代表历史维度系数， 代表新增维度系数，由于在此情况下，是在历史图谱上对数据进行更新的，必然会导致数据量增加，因此，本方案设置有α来对新增维度系数进行增大调整，来使得最后所计算的等待时长增大。
S2，根据灾害风险综合监测子链内实体节点的实体属性将实体节点分为第一实体节点、第二实体节点，所述第一实体节点为灾害名词信息，所述第二实体节点为响应部门名词信息。
可以理解的是，第一实体节点对应灾害名词信息，例如是内涝、台风等，二实体节点对应响应部门名词信息，例如对应内涝的响应部门1和部门2，对应台风的响应部门3和响应部门4。
S3，根据灾害风险综合监测子链内事件节点的事件属性将事件节点分为第一事件节点以及第二事件节点，所述第一事件节点为灾害发生事件信息，所述第二事件节点为灾害响应处理信息。
可以理解的是，第一事件节点对应灾害发生事件信息，例如是内涝引起变电站短路，台风引起电线断裂；第二事件节点对应灾害响应处理信息，例如对应变电站短路的处理方式，对应电线断裂的处理方式。
S4，获取当前时刻所对应的风险数据，根据所述风险数据在灾害风险综合监测图谱中确定相对应的第一实体节点，根据所述第一实体节点确定相对应的灾害风险综合监测子链，选中灾害风险综合监测子链中的所有第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点。
本方案会获取当前时刻所对应的风险数据，对风险数据进行分析，根据风险数据在灾害风险综合监测图谱中确定相对应的第一实体节点，即确定是什么自然灾害；依据所述第一实体节点确定相对应的灾害风险综合监测子链，例如对应台风的监测子链，然后选中灾害风险综合监测子链中的所有第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点。
在一些实施例中，S4(所述获取当前时刻所对应的风险数据，根据所述风险数据在灾害风险综合监测图谱中确定相对应的第一实体节点，根据所述第一实体节点确定相对应的灾害风险综合监测子链，选中灾害风险综合监测子链中的所有第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点)包括S41-S43：
S41，对所述风险数据进行分词处理得到相对应的灾害分词，将所述灾害分词与所有的实体节点进行比对，将与灾害分词相对应的实体节点确定为相对应的第一实体节点。
首先，本方案会对风险数据进行解析分词，对风险数据进行分词处理得到相对应的灾害分词，将灾害分词与所有的实体节点进行比对，将与灾害分词相对应的实体节点确定为相对应的第一实体节点。
例如，风险数据为“在一小时后即将出现台风”，则分词处理后可以得到“一小时”、“台风”等灾害分词，然后将灾害分词与所有的实体节点进行比对，将与灾害灾害分词相对应的实体节点确定为相对应的第一实体节点。
S42，以所述第一实体节点为起点，选择与第一实体节点直接和间接连接的第一预设数量的节点作为待筛选节点，所述第一实体节点、待筛选节点形成灾害风险综合监测子链。
在确定了第一实体节点之后，本方案会以第一实体节点为起点，选择与第一实体节点直接和间接连接的第一预设数量的节点作为待筛选节点，然后利用第一实体节点、待筛选节点形成灾害风险综合监测子链。其中，第一预设数量可以是工作人员依据需求设置的，例如可以是5个。
S43，根据所述待筛选节点的属性确定待筛选节点为第二实体节点、第一事件节点或第二事件节点，选中灾害风险综合监测子链中的所有第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点。
本方案会对待筛选节点的属性进行解析，依据待筛选节点的属性确定待筛选节点为第二实体节点、第一事件节点或第二事件节点，然后选中灾害风险综合监测子链中的所有第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点。
示例性的，待筛选节点的属性为部门属性时，那么本方案会将其确定为第二实体节点，待筛选节点的属性为灾害发生事件信息属性时，本方案会将其确定为第一事件节点，待筛选节点的属性为灾害发生事件信息属性时，本方案会将其确定为第一事件节点，待筛选节点的属性为灾害响应处理信息属性时，本方案会将其确定为第二事件节点。
S5，若判断不同的灾害风险综合监测子链中具有相同的第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点，则将相应的第二实体节点作为第三实体节点、第一事件节点作为第三事件节点、第二事件节点作为第四事件节点。
可以理解的是，在一些情况下，不同的灾害类型，所对应的处理部门、灾害发生事件或者灾害处理方式可能相同，例如，处理内涝和台风的部门相同，此时会出现相同节点，本方案会将相应的第二实体节点作为第三实体节点、第一事件节点作为第三事件节点、第二事件节点作为第四事件节点。
在一些实施例中，S5(所述若判断不同的灾害风险综合监测子链中具有相同的第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点，则将相应的第二实体节点作为第三实体节点、第一事件节点作为第三事件节点、第二事件节点作为第四事件节点)包括S51-S57：
S51，若灾害分词为多个，则获取所得到的所有灾害风险综合监测子链得到监测子链数量，若所述监测子链数量大于等于2，则生成节点统计表。
例如，灾害分词有2个，本方案会获取所得到的所有灾害风险综合监测子链得到监测子链数量，如果监测子链数量大于等于2，则生成节点统计表。
S52，依次选取每一个灾害风险综合监测子链内的节点所对应的节点信息，将每个节点所对应的节点信息填充至相对应的节点统计表内。
本方案会依次选取每一个灾害风险综合监测子链内的节点所对应的节点信息，然后将每个节点所对应的节点信息填充至相对应的节点统计表内。
S53，在将节点信息填充至节点统计表内时，若判断不存在重复的节点信息，则在节点统计表内新建立信息填充单元，将不重复的节点信息填充至信息填充单元内。
本方案在将节点信息填充至节点统计表内时，如果判断不存在重复的节点信息，则本方案会直接在节点统计表内新建立信息填充单元，将不重复的节点信息填充至信息填充单元内。
S54，若判断存在重复的节点信息，则确定重复的节点信息所对应的信息填充单元，在信息填充单元后部建立相对应的数量填充单元，根据节点信息的重复数量在数量填充单元内填充重复数量。
如果判断存在重复的节点信息，则本方案会先确定重复的节点信息所对应的信息填充单元，然后在信息填充单元后部建立相对应的数量填充单元，同时将节点信息的重复数量在数量填充单元内填充重复数量。
例如，一个节点重复了2次，那么数量填充单元内所填充的数据为2。
S55，若重复的节点信息为第二实体节点，则将相对应的第二实体节点作为第三实体节点。
如果重复的节点信息为第二实体节点，则本方案会将相对应的第二实体节点作为第三实体节点。
S56，若重复的节点信息为第一事件节点，则将相对应的第一事件节点作为第三事件节点。
如果重复的节点信息为第一事件节点，则本方案会将相对应的第一事件节点作为第三事件节点。
S57，若重复的节点信息为第二事件节点，则将相对应的第二事件节点作为第四事件节点。
如果重复的节点信息为第二事件节点，则本方案会将相对应的第二事件节点作为第四事件节点。
S6，统计第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点以及第四事件节点的事件信息分别发送至第二实体节点或第三实体节点。
本方案会统计第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点以及第四事件节点的事件信息，然后分别发送至第二实体节点或第三实体节点，实现事件信息的传输和报备。
在一些实施例中，S6(所述统计第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点以及第四事件节点的事件信息分别发送至第二实体节点或第三实体节点)包括S61-S65：
S61，若判断信息填充单元内所对应的节点信息为第二实体节点或第三实体节点，则不在第二实体节点或第三实体节点的信息填充单元的后部建立实体发送单元。
如果判断信息填充单元内所对应的节点信息为第二实体节点或第三实体节点，则不在第二实体节点或第三实体节点的信息填充单元的后部建立实体发送单元，因为第二实体节点或第三实体节点是需要接收信息的，而无需发送信息。
S62，若判断信息填充单元内所对应的节点信息为第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点，则在相应的信息填充单元后部建立实体发送单元。
如果判断信息填充单元内所对应的节点信息为第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点，则在相应的信息填充单元后部建立实体发送单元，因为需要将第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点的相关信息发送至所对应的第二实体节点或第三实体节点。
S63，在将第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点所对应的节点信息填充至信息填充单元时，将相应事件节点所对应的第二实体节点或第三实体节点填充至实体发送单元。
本方案在将第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点所对应的节点信息填充至信息填充单元时，将相应事件节点所对应的第二实体节点或第三实体节点填充至实体发送单元。
S64，在判断每一个灾害风险综合监测子链内的节点所对应的节点信息均被遍历后，则调取每一个事件节点所对应的重复数量，根据所述重复数量生成相对应的应急等级。
在判断每一个灾害风险综合监测子链内的节点所对应的节点信息均被遍历后，则调取每一个事件节点所对应的重复数量，然后根据重复数量生成相对应的应急等级。
可以理解的是，重复数量越多，说明自然灾害风险越严重，对应的应急等级也就越高。
S65，将应急等级、相对应的第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点对应的节点信息发送至第二实体节点或第三实体节点。
本方案会将应急等级、相对应的第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点对应的节点信息发送至第二实体节点或第三实体节点。
本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。
其中，存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。存储介质可以是只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在存储介质中。设备的至少一个处理器可以从存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
在上述终端或者服务器的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，其特征在于，包括：
基于用户输入的构建数据构建灾害风险综合监测图谱，所述灾害风险综合监测图谱包括实体节点和事件节点，根据所述实体节点和事件节点的连接关系生成多个灾害风险综合监测子链；
根据灾害风险综合监测子链内实体节点的实体属性将实体节点分为第一实体节点、第二实体节点，所述第一实体节点为灾害名词信息，所述第二实体节点为响应部门名词信息；
根据灾害风险综合监测子链内事件节点的事件属性将事件节点分为第一事件节点以及第二事件节点，所述第一事件节点为灾害发生事件信息，所述第二事件节点为灾害响应处理信息；
获取当前时刻所对应的风险数据，根据所述风险数据在灾害风险综合监测图谱中确定相对应的第一实体节点，根据所述第一实体节点确定相对应的灾害风险综合监测子链，选中灾害风险综合监测子链中的所有第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点；
若判断不同的灾害风险综合监测子链中具有相同的第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点，则将相应的第二实体节点作为第三实体节点、第一事件节点作为第三事件节点、第二事件节点作为第四事件节点；
统计第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点以及第四事件节点的事件信息分别发送至第二实体节点或第三实体节点。
2.根据权利要求1所述的适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，其特征在于，
所述基于用户输入的构建数据构建灾害风险综合监测图谱，所述灾害风险综合监测图谱包括实体节点和事件节点，根据所述实体节点和事件节点的连接关系生成多个灾害风险综合监测子链，包括：
若判断不存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱，则提取构建数据中对实体节点、事件节点所添加的第一实体节点标签、第一事件节点标签，所述第一实体节点标签中具有实体节点的连接关系，所述第一事件节点标签中具有事件节点的连接关系；
根据所述第一实体节点标签构建实体节点与实体节点之间、实体节点与事件节点之间的连接关系，所述实体节点为灾害名词信息或响应部门名词信息中的任意一种或多种；
根据所述第一事件节点标签构建事件节点与实体节点之间、事件节点与事件节点之间的连接关系，所述事件节点为灾害发生事件信息或灾害响应处理信息中的任意一种或多种。
3.根据权利要求2所述的适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，其特征在于，
所述基于用户输入的构建数据构建灾害风险综合监测图谱，所述灾害风险综合监测图谱包括实体节点和事件节点，根据所述实体节点和事件节点的连接关系生成多个灾害风险综合监测子链，包括：
若判断用户为向历史的灾害风险综合监测图谱输入构建数据，则将构建数据中对实体节点、事件节点所添加的第一实体节点标签、第一事件节点标签作为第二实体节点标签、第二事件节点标签；
基于所述第二实体节点标签、第二事件节点标签选中历史的灾害风险综合监测图谱中的历史节点；
若判断第二实体节点标签或第二事件节点标签为延伸类型的节点，则根据所述第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，将新增加的实体节点和事件节点与历史节点连接；
若判断第二实体节点标签或第二事件节点标签为中继类型的节点，则根据所述第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，对历史节点进行区分，得到与历史节点对应的第一拆分节点、第二拆分节点；
根据所述第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，将实体节点和事件节点相对应的第一拆分节点、第二拆分节点连接，得到基于新增的节点所构建的灾害风险综合监测图谱。
4.根据权利要求3所述的适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，其特征在于，
所述根据所述第二实体节点标签、第二事件节点标签的连接关系，将实体节点和事件节点相对应的第一拆分节点、第二拆分节点连接，得到基于新增的节点所构建的灾害风险综合监测图谱，包括：
根据第二实体节点标签、第二事件节点标签将实体节点和事件节点进行连接，得到待连接子链；
将所述待连接子链的边缘的实体节点和事件节点所对应的第二实体节点标签、第二事件节点标签，作为第三实体节点标签、第三事件节点标签；
基于第三实体节点标签、第三事件节点标签所对应的连接关系确定相对应的第一拆分节点、第二拆分节点，以所述第一拆分节点、第二拆分节点为拆分点将相应的灾害风险综合监测子链进行拆分，得到第一拆分子链、第二拆分子链；
将所述待连接子链的两端分别与相对应的第一拆分子链、第二拆分子链连接，得到增加待连接子链后的灾害风险综合监测子链。
5.根据权利要求4所述的适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，其特征在于，
所述将所述待连接子链的两端分别与相对应的第一拆分子链、第二拆分子链连接，得到增加待连接子链后的灾害风险综合监测子链，包括：
获取第一拆分节点的第一节点标号，第二拆分节点的第二节点标号；
根据待连接子链的第一端的第三实体节点标签或第三事件节点标签在第一节点标号和第二节点标号中选择相对应的第一目标标号，根据待连接子链的第二端的第三实体节点标签或第三事件节点标签在第一节点标号和第二节点标号中选择相对应的第二目标标号；
将待连接子链的第一端的第三实体节点标签或第三事件节点标签所对应的新增的实体节点或事件节点，与第一目标标号对应的第一拆分节点或第二拆分节点连接；
将待连接子链的第二端的第三实体节点标签或第三事件节点标签所对应的新增的实体节点或事件节点，与第二目标标号对应的第一拆分节点或第二拆分节点连接，得到增加待连接子链后的灾害风险综合监测子链。
6.根据权利要求5所述的适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，其特征在于，还包括：
在判断不存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱时，则根据新增的实体节点和事件节点的数量，实体节点和事件节点中每个第一实体节点标签、第一事件节点标签中连接标号的数量进行计算得到第一连接等待系数，根据所述第一连接等待系数得到第一连接等待时长；
在判断存在与构建数据对应的历史的灾害风险综合监测图谱时，则根据历史的灾害风险综合监测图谱中实体节点和事件节点的数量，实体节点和事件节点中每个历史实体节点标签、历史事件节点标签中连接标号的数量进行计算，得到第二连接等待系数；
根据新增的实体节点和事件节点的数量，实体节点和事件节点中每个第一实体节点标签、第一事件节点标签中连接标号的数量进行计算，得到第三连接等待系数；
根据所述第二连接等待系数、第三连接等待系数进行计算，得到第二连接等待时长。
7.根据权利要求6所述的适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，其特征在于，还包括：
获取服务器当前的算力信息，所述算力信息包括缓存占用信息、CPU占用信息，调取所述服务器所对应的基准计算值，根据所述缓存占用信息、CPU占用信息、基准计算值进行计算得到算力子系数；
根据所述第一连接等待系数、算力子系数进行计算，得到第一连接等待时长；
根据所述第二连接等待系数、第三连接等待系数、算力子系数进行计算，得到第二连接等待时长；
通过以下公式计算第一连接等待时长、第二连接等待时长，
其中，t1为第一连接等待时长，sent为新增的实体节点的数量，pi为新增的第i个实体节点的连接标号的数量，n为新增的实体节点的数量上限值，gent为新增的实体节点归一化值，yent为新增的实体节点权重值，seve为新增的事件节点的数量，ju为新增的第u个事件节点的连接标号的数量，m为新增的事件节点的数量上限值，geve为新增的事件节点归一化值，m为新增的事件节点的上限值，yeve为新增的事件节点权重值，f为基准计算值，h1为缓存占用信息，c1为CPU占用信息，yari为算力权重值，t2为第二连接等待时长，Q2为第二连接等待系数，xent为历史的灾害风险综合监测图谱中实体节点的数量，pd为历史的第d个实体节点所对应历史实体节点标签中连接标号的数量，w为历史的实体节点的上限值，xeve为历史的灾害风险综合监测图谱中事件节点的数量，pv为历史的第v个事件节点所对应历史实体节点标签中连接标号的数量，w为历史的事件节点的上限值，ghis为历史的节点的归一化值，Y为历史的节点的权重值，α代表常数。
8.根据权利要求1所述的适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，其特征在于，
所述获取当前时刻所对应的风险数据，根据所述风险数据在灾害风险综合监测图谱中确定相对应的第一实体节点，根据所述第一实体节点确定相对应的灾害风险综合监测子链，选中灾害风险综合监测子链中的所有第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点，包括：
对所述风险数据进行分词处理得到相对应的灾害分词，将所述灾害分词与所有的实体节点进行比对，将与灾害分词相对应的实体节点确定为相对应的第一实体节点；
以所述第一实体节点为起点，选择与第一实体节点直接和间接连接的第一预设数量的节点作为待筛选节点，所述第一实体节点、待筛选节点形成灾害风险综合监测子链；
根据所述待筛选节点的属性确定待筛选节点为第二实体节点、第一事件节点或第二事件节点，选中灾害风险综合监测子链中的所有第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点。
9.根据权利要求8所述的适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，其特征在于，
所述若判断不同的灾害风险综合监测子链中具有相同的第二实体节点、第一事件节点以及第二事件节点，则将相应的第二实体节点作为第三实体节点、第一事件节点作为第三事件节点、第二事件节点作为第四事件节点，包括：
若灾害分词为多个，则获取所得到的所有灾害风险综合监测子链得到监测子链数量，若所述监测子链数量大于等于2，则生成节点统计表；
依次选取每一个灾害风险综合监测子链内的节点所对应的节点信息，将每个节点所对应的节点信息填充至相对应的节点统计表内；
在将节点信息填充至节点统计表内时，若判断不存在重复的节点信息，则在节点统计表内新建立信息填充单元，将不重复的节点信息填充至信息填充单元内；
若判断存在重复的节点信息，则确定重复的节点信息所对应的信息填充单元，在信息填充单元后部建立相对应的数量填充单元，根据节点信息的重复数量在数量填充单元内填充重复数量；
若重复的节点信息为第二实体节点，则将相对应的第二实体节点作为第三实体节点；
若重复的节点信息为第一事件节点，则将相对应的第一事件节点作为第三事件节点；
若重复的节点信息为第二事件节点，则将相对应的第二事件节点作为第四事件节点。
10.根据权利要求9所述的适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法，其特征在于，
所述统计第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点以及第四事件节点的事件信息分别发送至第二实体节点或第三实体节点，包括：
若判断信息填充单元内所对应的节点信息为第二实体节点或第三实体节点，则不在第二实体节点或第三实体节点的信息填充单元的后部建立实体发送单元；
若判断信息填充单元内所对应的节点信息为第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点，则在相应的信息填充单元后部建立实体发送单元；
在将第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点所对应的节点信息填充至信息填充单元时，将相应事件节点所对应的第二实体节点或第三实体节点填充至实体发送单元；
在判断每一个灾害风险综合监测子链内的节点所对应的节点信息均被遍历后，则调取每一个事件节点所对应的重复数量，根据所述重复数量生成相对应的应急等级；
将应急等级、相对应的第一事件节点、第二事件节点、第三事件节点或第四事件节点对应的节点信息发送至第二实体节点或第三实体节点。
CN202211562900.6A 2022-12-07 2022-12-07 适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法 Active CN115630846B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211562900.6A CN115630846B (zh) 2022-12-07 2022-12-07 适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211562900.6A CN115630846B (zh) 2022-12-07 2022-12-07 适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115630846A CN115630846A (zh) 2023-01-20
CN115630846B true CN115630846B (zh) 2023-08-01

Family

ID=84910175

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211562900.6A Active CN115630846B (zh) 2022-12-07 2022-12-07 适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115630846B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116467468B (zh) * 2023-05-05 2024-01-05 国网浙江省电力有限公司 基于知识图谱技术的电力管理系统异常信息处置方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111475612A (zh) * 2020-03-02 2020-07-31 深圳壹账通智能科技有限公司 预警事件图谱的构建方法、装置、设备及存储介质
CN112801473A (zh) * 2021-01-15 2021-05-14 北京城市系统工程研究中心 基于自然灾害链的灾害预测方法及系统
CN114519524A (zh) * 2022-02-18 2022-05-20 平安国际智慧城市科技股份有限公司 基于知识图谱的企业风险预警方法、装置及存储介质
CN114860960B (zh) * 2022-07-11 2022-11-11 南京师范大学 一种基于文本挖掘的洪涝型Natech灾害事件知识图谱构建方法
CN114969382B (zh) * 2022-07-19 2022-10-21 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 基于事理图谱事件链推理的实体生成方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115630846A (zh) 2023-01-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115630846B (zh) 适用于自然灾害风险综合监测数据的处理方法
JP2007141247A (ja) 電子ビジネス通信におけるデータ要素の使用の追跡
EP1580667A2 (en) Representation of a deleted interpolation N-gram language model in ARPA standard format
JP2000011005A (ja) データ分析方法及び装置及びデータ分析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
CN111598713B (zh) 基于相似度权重更新的团伙识别方法、装置及电子设备
CN110719200B (zh) 信息识别方法和装置
CN112231299B (zh) 一种特征库动态调整的方法和装置
CN114995719B (zh) 列表渲染方法、装置、设备以及存储介质
CN116841870A (zh) 一种测试方法、系统、装置、设备及存储介质
CN116468281A (zh) 异常用户群组识别方法、装置、存储介质与电子设备
CN113010782B (zh) 需求量获取方法、装置、电子设备以及计算机可读介质
CN115509784A (zh) 数据库实例的故障检测方法和装置
US6532456B1 (en) Methods for identifying partial periodic patterns of infrequent events in an event sequences
US8326575B1 (en) Machine-based population stability index selection
CN114880600A (zh) 展示酒店信息的方法、装置、电子设备、存储介质
CN110795424B (zh) 特征工程变量数据请求处理方法、装置及电子设备
CN114282603A (zh) 一种告警信息聚类方法、装置及存储介质
CN112365162A (zh) 一种基于事故致因网络的铁路运行风险控制方法
CN112070564A (zh) 广告拉取方法、装置、系统与电子设备
CN113934616B (zh) 一种基于用户操作时序判断异常用户的方法
CN110895564A (zh) 一种潜在客户数据处理方法和装置
US20140324349A1 (en) Weather determination system and method
JP2005259000A (ja) プロジェクト見積り支援システムおよびプロジェクト見積り支援プログラム
CN115061878B (zh) 一种数据传输方法、装置、电子设备和存储介质
CN116069595B (zh) 一种基于日志的运维监控方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 210042 8 Blocks 699-22 Xuanwu Avenue, Xuanwu District, Nanjing City, Jiangsu Province

Applicant after: Speed Technology Co.,Ltd.

Address before: 210042 8 Blocks 699-22 Xuanwu Avenue, Xuanwu District, Nanjing City, Jiangsu Province

Applicant before: SPEED TIME AND SPACE INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant