CN116610816A - 一种基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析方法及系统，属于人工智能领域。其中该方法包括数据预处理、知识图谱构建、特征提取、知识表示学习、知识图谱推理、画像生成六个步骤。首先，通过数据预处理对个体的多维度数据进行清洗和转换，得到标准化的个体知识图谱数据。然后，基于GCN模型对个体知识图谱中的实体和关系进行嵌入表示。在知识表示学习过程中，采用优化算法对嵌入向量进行迭代更新，以提高模型的泛化能力。最后，通过知识图谱推理模块对个体知识图谱进行推理和分析，最终形成该人员画像。本发明基于图卷积神经网络构建了一种人员画像知识图谱分析和系统可以帮助安全人员更好地了解人员个体的行为和关系，从而实现更好的侦查和预防。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析方法及系统，属于人工智能领域。
背景技术
人员画像指的是对个体的基本信息、行为特征、社交关系、兴趣爱好等进行深入分析和挖掘，以形成一个全面、准确的人员画像。人员画像在安全监测等领域有着广泛的应用。目前，常用的人员画像方法主要基于文本分析、统计分析、机器学习等技术，但这些方法存在着一些局限性，例如处理效率低、准确性差、不具备时效性等问题。
传统的文本分析方法主要基于自然语言处理技术，将个体的文本信息进行分析和挖掘，以得出个体的基本信息、行为特征等。然而，这种方法存在着一些问题，例如处理效率低、准确性差等。另外，由于个体的文本信息存在着时效性，因此这种方法很难实现对个体的实时更新和维护。
统计分析方法主要基于统计学原理，将个体的数据进行统计分析和挖掘，以得出个体的基本信息、行为特征等。然而，这种方法存在着一些问题，例如准确性差、处理效率低等。另外，由于个体的数据存在着时效性，因此这种方法很难实现对个体的实时更新和维护。
机器学习方法主要基于机器学习算法，将个体的数据进行训练和预测，以得出个体的基本信息、行为特征等。然而，这种方法存在着一些问题，例如数据量大、模型复杂等。另外，由于个体的数据存在着时效性，因此这种方法很难实现对个体的实时更新和维护。
因此，本发明提出一种新型的人员画像知识图谱分析方法及系统，以解决传统方法存在的问题，实现对个体的全面、准确的画像。该方法和系统基于图卷积神经网络(GCN)，实现对个体的多维度信息的深度分析和挖掘。采用图卷积神经网络模型，对个体的多维度信息进行深度分析和挖掘，具备较高的准确性和可靠性；采用知识图谱构建组件，实现对个体的实时更新和维护，具备良好的时效性和实时性；采用图卷积神经网络模型，对个体的多维度信息进行并行处理，可提高处理效率和准确性。在安全监测中，该方法和系统可以帮助安全人员更好地了解人员个体的行为和关系，从而实现更好的侦查和预防。
发明内容
本发明提供了一种基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析方法及系统，旨在解决上述问题。该方法包括数据预处理、知识图谱构建、特征提取、知识表示学习、知识图谱推理、画像生成六个步骤。首先，通过数据预处理对个体的多维度数据进行预处理，包括个体数据清洗和转换，得到标准化的个体知识图谱。个体知识图谱至少包括基本信息、行为特征、社交关系、兴趣爱好等特征。基于GCN模型对个体知识图谱中的实体和关系进行嵌入表示。在知识表示学习过程中，采用优化算法对嵌入向量进行迭代更新，提高模型的泛化能力。通过知识图谱推理模块对个体知识图谱进行推理和分析，最终形成该人员画像。
具体而言，本发明的方法包括以下步骤：
1.数据预处理：首先，对个体多维度数据进行清洗和转换，去除噪声数据，得到标准化的个体知识图谱数据。然后，对知识图谱中的实体和关系进行编码和嵌入，以便后续的特征提取和表示学习。
1.1数据清洗：数据清洗是个体数据预处理的第一步，目的是去除数据中的噪声和冗余信息。对于知识图谱分析来说，数据清洗的重点是去除实体和关系中的错误和不一致性。在知识图谱中，实体和关系是图的节点和边。在进行数据清洗时，我们需要检查实体和关系中的各种错误，如拼写错误、语法错误、重复数据等。我们使用自然语言处理技术来分析实体和关系的文本描述，并将其与其他来源的个体数据进行比较，以发现错误和不一致性。
此外，数据清洗还需要去除冗余的实体和关系。如果有两个实体表示同一概念，或者有两个关系描述同一种关系，则需要对其进行合并或删除。
1.2个体特征提取和向量化：目的是将实体和关系转换为可用于机器学习算法的数值特征。在个体知识图谱分析中，我们需要将实体和关系转换为向量表示，以便进行后续的图卷积运算。
为了实现这一点，我们使用词向量嵌入、图嵌入、关系嵌入技术。这些技术可以将实体和关系转换为低维度的向量表示，同时保留其语义信息。
1.3数据归一化和标准化：数据归一化和标准化是数据预处理的最后一步，目的是将数据转换为相同的尺度和范围。在个体知识图谱分析中，我们需要将向量表示归一化和标准化，以便进行后续的机器学习算法。归一化和标准化使用最小-最大归一化算法。该算法将向量表示的数值范围缩放到相同的范围内，从而保证机器学习算法的稳定性和准确性。
2.知识图谱构建：在数据预处理之后，构建个体知识图谱。知识图谱可以通过实体和关系之间的连通性来表示实体和关系之间的语义联系。在知识图谱构建过程中，采用基于语义相似度的方法。
2.1知识抽取和建模：知识抽取和建模是知识图谱构建的第一步，目的是从各种个体数据源中提取实体和关系，并将其转换为知识图谱中的节点和边。在知识抽取和建模中，我们使用自然语言处理技术和数据挖掘方法，从人员资料相关的文本、图像数据源中提取实体和关系，并将其转换为知识图谱中的节点和边。
2.2知识图谱存储和管理：知识图谱存储和管理的目的是将知识图谱存储在数据库和图数据库中，并提供相应的查询和管理接口。在知识图谱存储和管理中，我们使用知识图谱的存储引擎，并设计相应的数据模型和查询语言。此外，知识图谱存储和管理考虑到知识图谱的更新和维护，我们设计了相应的数据导入和更新接口，并定期对知识图谱进行维护和更新，以保证其准确性和完整性。
2.3知识图谱可视化和交互：知识图谱可视化和交互的目的是将知识图谱以可视化的方式呈现，并提供相应的交互和查询功能。在知识图谱可视化和交互中，我们开发了适合知识图谱的可视化工具，并设计相应的交互和查询接口。
2.4知识图谱推理和应用：利用知识图谱进行推理和应用，以支持安全监测应用场景。在知识图谱推理和应用中，我们使用图卷积神经网络方法，来分析和预测知识图谱中的实体和关系，并将其应用于安全监测场景。
2.5知识图谱评估和改进：通过知识图谱进行评估和改进，以提高其质量和可用性。在知识图谱评估和改进中，我们使用准确率来评估知识图谱的准确性和完整性，并根据评估结果进行相应的改进和优化。
3.特征提取：在知识图谱构建之后，对知识图谱中的实体和关系进行特征提取。特征提取的目的是将实体和关系转换为高维向量，以便后续的表示学习和推理。在特征提取过程中，我们采用基于图卷积神经网络的方法。
3.1构建邻接矩阵和特征矩阵：在基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析中，我们将知识图谱转换为邻接矩阵和特征矩阵。邻接矩阵描述了知识图谱中个体之间的连接关系，特征矩阵描述了知识图谱中个体的属性和特征。在构建邻接矩阵和特征矩阵时，我们考虑到知识图谱的结构信息和节点的属性信息，将知识图谱中的实体和关系转换为邻接矩阵中的节点和边，并将其与特征矩阵中的实体属性和关系属性相对应。
3.2设计图卷积神经网络结构：设计图卷积神经网络结构是基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析中的关键步骤，它决定了特征提取的有效性和效率。在设计图卷积神经网络结构时，我们基于知识图谱的特点和任务的要求，使用图卷积神经网络结构来提取知识图谱中节点的特征。这些结构可以有效地利用邻居节点的信息来更新节点的特征，并在不同层次上提取节点的不同特征。此外，我们还考虑到图卷积神经网络的参数和超参数的设置，使用正则化和优化算法来防止过拟合，从而提高模型的泛化能力，同时选择学习率超参数来提高模型的训练效率和准确率。
3.3训练和评估模型：训练和评估模型是知识图谱特征提取的最后一步，它决定了人员画像模型的准确性和可用性。在训练和评估模型时，我们使用已标注的数据集来训练和测试模型。此外，我们还考虑到模型的改进和优化，使用模型融合方法来提高模型的准确性和效果。
4.知识表示学习：在特征提取之后，对知识图谱中的实体和关系进行嵌入表示。嵌入表示可以将实体和关系表示为低维向量，以便后续的推理和分析。在知识表示学习过程中，采用优化算法对嵌入向量进行迭代更新，以提高人员画像模型的泛化能力。在优化算法中，采用梯度下降算法。
4.1基于特征提取步骤构建的邻接矩阵和特征矩阵和设计的图卷积神经网络结构。使用正则化和优化算法来防止过拟合和提高模型的泛化能力，同时选择学习率超参数来提高模型的训练效率和准确率。
4.2构建损失函数：在知识表示学习中，我们设计了损失函数来衡量节点之间的相似度和差异度，使用margin-based loss损失函数来学习节点之间的相似度和差异度。同时还考虑到负样本的采样和权重的设置，使用加权采样方法来提高模型的训练效率和准确率。
4.3训练模型：在训练模型时，我们使用已标注的数据集来训练模型，并使用损失函数来优化模型的参数和权重，使用随机梯度下降优化算法来最小化损失函数，并更新模型的参数和权重。考虑到模型的收敛性和泛化能力，使用early stopping方法来避免模型的过拟合。
4.4获取节点嵌入：在训练完成后，使用模型来获取节点的嵌入(embedding)。节点嵌入是知识图谱中节点的特征表示，可以用于安全监测应用场景。使用GCN模型来获取节点的嵌入，并将其用于节点分类任务。在节点分类任务中，我们将节点嵌入输入到分类器中，以预测节点的类别。
5.知识图谱推理：在知识表示学习之后，通过知识图谱推理模块对知识图谱进行推理和分析。知识图谱推理模块可以根据实体和关系之间的嵌入表示，预测实体和关系之间的语义联系，实现知识图谱的快速分析和推理。
5.1建立知识图谱的基础结构：在这一步中，知识图谱推理模块会根据实体和关系之间的嵌入表示来建立知识图谱的基础结构。这个过程可以理解为将知识图谱中的实体和关系转化为计算机可以处理的数据结构。在这个过程中，知识图谱推理模块会对实体和关系进行编码，将它们转化为嵌入向量。这些嵌入向量用来描述实体和关系之间的语义联系。
5.2预测实体和关系之间的语义联系：知识图谱推理模块根据已有的知识图谱信息和输入的查询请求，通过推理算法来预测实体和关系之间的语义联系。这个过程通过数据分析和推理来发现知识图谱中的隐藏联系，知识图谱推理模块会使用嵌入向量来计算实体和关系之间的相似度，并根据相似度来预测它们之间的语义联系。
5.3评估和过滤预测结果：知识图谱推理模块会对预测结果进行评估和过滤，以保证推理结果的准确性和可靠性。这个过程可以理解为通过筛选和过滤来提高知识图谱的质量和可用性。在这个过程中，知识图谱推理模块会使用一系列的评估指标来评估预测结果的准确性和可靠性，并根据评估结果来筛选和过滤预测结果。
6.画像生成：知识图谱推理模块会根据推理结果生成人员画像，包括个体的头像、标签、社会关系、足迹等。同时根据用户输入生成可视化的查询相应，以帮助用户更有针对性的进行安全监测。
本发明还提供了一种基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析系统包括以下组件：
数据预处理模块：用于对个体多维数据进行清洗和转换，得到标准化的知识图谱数据；
知识图谱构建模块：用于构建知识图谱，表示实体和关系之间的语义联系；
特征提取模块：用于对知识图谱中的实体和关系进行特征提取，将实体和关系转换为高维向量；
知识表示学习模块：用于对知识图谱中的实体和关系进行嵌入表示，将实体和关系表示为低维向量；
知识图谱推理模块：用于对知识图谱进行推理和分析，预测实体和关系之间的语义联系；
可视化交互展示模块：通过web可视化交互技术，将知识图谱预测的人员画像转化为可视化的图形或文本，并将它们返回给用户，以帮助用户更有针对性的进行安全监测。
本发明基于图卷积神经网络构建了一种人员画像知识图谱分析和系统可以帮助安全人员更好地了解人员个体的行为和关系，从而实现更好的侦查和预防。
附图说明
图1是本申请实施例中一种基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析方法的流程图。
图2是本申请实施例中一种基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析系统的结构框图。
附图标记说明：201、数据预处理模块；202、知识图谱构建模块；203、特征提取模块；204、知识表示学习模块；205、知识图谱推理模块；206、可视化交互展示模块。
具体实施方式
以下结合附图1-2对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析方法，该方法包括数据预处理、知识图谱构建、特征提取、知识表示学习、知识图谱推理、画像生成六个步骤。首先，通过数据预处理对个体的多维度数据进行预处理，包括个体数据清洗和转换，得到标准化的个体知识图谱。基于GCN模型对个体知识图谱中的实体和关系进行嵌入表示。在知识表示学习过程中，采用优化算法对嵌入向量进行迭代更新，提高模型的泛化能力。通过知识图谱推理模块对个体知识图谱进行推理和分析，最终形成该人员画像。
如图1所示，该方法包括以下步骤：
S100，数据预处理。
数据预处理方法包括数据清洗、特征提取和向量化、数据归一化和标准化以及图卷积神经网络分析具体为：
数据清洗过程，采用Python编程语言，对个体多维数据进行读取、清洗和转换。采用正则表达式工具，对实体和关系进行检查和去重。
特征提取和向量化，为了将实体和关系转换为向量表示，采用DeepWalk工具，对实体和关系进行向量化，同时采用DeepWalk算法，通过随机游走的方式，生成实体的词向量表示。
数据归一化和标准化，采用sklearn机器学习库，对向量表示进行数值范围的缩放，并采用MinMaxScaler算法，将向量表示的数值范围缩放到0到1之间。
图卷积神经网络，采用PyTorch深度学习框架，实现图卷积神经网络模型，并采用GCN网络模型，对实体和关系进行图卷积运算，得到更高维度和更丰富语义信息的实体和关系向量表示。
S200，知识图谱构建。
知识图谱构建的流程包括实体识别、实体链接、关系抽取、图构建四个步骤，具体为：
实体识别是知识图谱构建的第一步，目的是从原始数据中识别出实体。在实体识别中，我们利用自然语言处理技术，对原始数据进行分词、词性标注和命名实体识别，从而识别出文本中的实体。采用Stanford NLP工具，对文本进行实体识别。
实体链接是将实体与知识图谱中已有的实体进行链接，从而构建知识图谱的过程。在实体链接中，利用实体消歧技术，将文本中的实体与知识图谱中的实体进行链接。采用Wikipedia公共知识库，对文本中的实体进行链接。
关系抽取是将实体之间的关系抽取出来，从而构建知识图谱的过程。在关系抽取中，利用自然语言处理技术，对文本进行语义分析和关系抽取，从而抽取出实体之间的关系。采用ReVerb关系抽取工具，对文本中的关系进行抽取。
图构建是将实体和关系构建成知识图谱的过程。在图构建中，将实体和关系转换为图数据结构，并进行图的构建和优化。采用GraphDB知识图谱数据库，对实体和关系进行图构建和优化。
S300，特征提取。
知识图谱的特征提取是知识图谱分析的重要环节，它将知识图谱中的实体和关系进行特征提取，从而得到更加丰富和准确的语义信息。基于S200构建的知识图谱模型，具体分三个步骤进行格证提取：
在图卷积神经网络的基础上，对知识图谱中的实体和关系进行特征提取。采用节点嵌入技术，将每个实体和关系的向量表示转换为更加丰富和准确的特征表示。采用DeepWalk节点嵌入技术，对实体和关系进行特征提取。
特征融合，在特征提取的过程中，将不同特征的向量表示进行融合，得到更加全面和准确的特征表示。采用卷积神经网络技术，对不同特征进行融合。采用GCN-LSTM模型，对实体和关系的向量表示进行特征融合。
在特征融合的过程中，需要进行特征选择，选取对知识图谱分析有用的特征。采用信息增益技术，对特征进行选择。采用LightGBM机器学习模型，对特征进行选择。
S400，知识表示学习。
在特征提取之后，对知识图谱中的实体和关系进行嵌入表示。嵌入表示可以将实体和关系表示为低维向量，以便后续的推理和分析。在知识表示学习过程中，采用优化算法对嵌入向量进行迭代更新，以提高模型的泛化能力。在优化算法中，采用梯度下降算法。
使用正则化和优化算法来防止过拟合和提高模型的泛化能力，同时选择合适的学习率超参数来提高模型的训练效率和准确率。
在知识表示学习中，通过损失函数来衡量节点之间的相似度和差异度，使用margin-based loss损失函数来学习节点之间的相似度和差异度。同时考虑到负样本的采样和权重的设置，使用加权采样方法来提高模型的训练效率和准确率。
在训练模型时，使用已标注的数据集来训练模型，并使用损失函数来优化模型的参数和权重，使用随机梯度下降优化算法来最小化损失函数，并更新模型的参数和权重。考虑到模型的收敛性和泛化能力，使用early stopping方法来避免模型的过拟合和提高模型的泛化能力。
在训练完成后，使用模型来获取节点的嵌入(embedding)。节点嵌入是知识图谱中节点的特征表示，用于安全监测场景。使用GCN模型来获取节点的嵌入，并将其用于节点分类任务。
S500，知识图谱推理。
在知识表示学习之后，通过知识图谱推理模块对知识图谱进行推理和分析。在这一步中，知识图谱推理模块会根据实体和关系之间的嵌入表示来建立知识图谱的基础结构。这个过程可以理解为将知识图谱中的实体和关系转化为计算机可以处理的数据结构。在这个过程中，知识图谱推理模块会对实体和关系进行编码，将它们转化为嵌入向量。这些嵌入向量可以用来描述实体和关系之间的语义联系。
知识图谱推理模块会根据已有的知识图谱信息和输入的查询请求，通过推理算法来预测实体和关系之间的语义联系。这个过程通过数据分析和推理来发现知识图谱中的隐藏联系。知识图谱推理模块会使用嵌入向量来计算实体和关系之间的相似度，并根据相似度来预测它们之间的语义联系。
知识图谱推理模块会对预测结果进行评估和过滤，以保证推理结果的准确性和可靠性。通过筛选和过滤来提高知识图谱的质量和可用性。在这个过程中，知识图谱推理模块会使用一系列的评估指标来评估预测结果的准确性和可靠性，并根据评估结果来筛选和过滤预测结果。
S600，画像生成。
知识图谱推理模块会根据推理结果生成人员画像，包括个体的头像、标签、社会关系、足迹等。同时根据用户输入生成可视化的查询相应，以帮助用户更有针对性的进行安全监测。
基于上述方法，本申请实施例还公开一种基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析系统。
结合图2，该系统包括以下模块：
数据预处理模块201：用于对知识图谱数据进行清洗和转换，得到标准化的知识图谱数据；
知识图谱构建模块202：用于构建知识图谱，表示实体和关系之间的语义联系；
特征提取模块203：用于对知识图谱中的实体和关系进行特征提取，将实体和关系转换为高维向量；
知识表示学习模块204：用于对知识图谱中的实体和关系进行嵌入表示，将实体和关系表示为低维向量；
知识图谱推理模块205：用于对知识图谱进行推理和分析，预测实体和关系之间的语义联系；
可视化交互展示模块206：通过web可视化交互技术，将知识图谱预测的人员画像转化为可视化的图形或文本，并将它们返回给用户，以帮助用户更好地理解知识图谱中的信息。
本具体实施方式的实施例均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析方法，其特征在于，包括数据预处理、知识图谱构建、特征提取、知识表示学习、知识图谱推理、画像生成六个步骤：
数据预处理对个体的多维度数据进行清洗和转换，得到标准化的个体知识图谱。清洗数据的过程包括了去除重复数据，去除异常数据，去除不一致数据等，并实现数据预处理将这些数据统一和标准化，以便后续步骤的处理；知识图谱构建将原始的个体知识图谱数据转换成图形数据，使得个体知识图谱数据可以被图卷积神经网络处理，包括了图的初始化、实体和关系的嵌入表示，以及图卷积神经网络的传播计算，为后续步骤提供特征输入；特征提取的过程包括了从嵌入实体和关系中提取特征，结合特征得到每个实体和关系的特征向量，以及规范化特征向量；知识表示学习通过最大化相似性或最小化差异性来实现，使用优化算法对嵌入向量进行迭代更新，以提高模型的泛化能力、性能和准确性；知识图谱推理利用已有的知识图谱数据，对缺失的实体和关系进行预测，从而实现知识图谱的自动化更新和扩展；根据推理结果生成人员画像，包括个体的头像、标签、社会关系、足迹等。同时根据用户输入生成可视化的查询相应，以帮助用户更有针对性的进行安全监测。
2.根据权利要求1所述的方法，其中数据预处理实现以下特征：
数据清洗是个体数据预处理的第一步，目的是去除数据中的噪声和冗余信息；使用词向量嵌入、图嵌入、关系嵌入等技术，将特征提取和向量化将实体和关系转换为可用于机器学习算法的数值特征。进行数据归一化和标准化，将数据转换为相同的尺度和范围。
3.根据权利要求1所述的方法，其中知识图谱构建实现以下特征：
使用自然语言处理技术和数据挖掘方法，从人员资料相关的文本、图像数据源中提取实体和关系，并将其转换为知识图谱中的节点和边，实现知识抽取和建模；知识图谱存储和管理将知识图谱存储在数据库和图数据库中，并提供相应的查询和管理接口；知识图谱可视化和交互将知识图谱以可视化的方式呈现，并提供相应的交互和查询功能；知识图谱推理和应用，我们使用图卷积神经网络方法，来分析和预测知识图谱中的实体和关系，并将其应用于安全监测场景；知识图谱评估和改进，我们使用准确率来评估知识图谱的准确性和完整性，并根据评估结果进行相应的改进和优化。
4.根据权利要求1所述的方法，其中特征提取实现以下特征：
在基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析中，将知识图谱转换为邻接矩阵和特征矩阵，邻接矩阵描述了知识图谱中个体之间的连接关系，特征矩阵描述了知识图谱中个体的属性和特征；在设计图卷积神经网络结构时，我们基于知识图谱的特点和任务的要求，使用图卷积神经网络结构来提取知识图谱中节点的特征。这些结构可以有效地利用邻居节点的信息来更新节点的特征，并在不同层次上提取节点的不同特征；在训练和评估模型时，使用已标注的数据集来训练和测试模型，并使用模型融合方法来提高模型的准确性和效果。
5.根据权利要求1所述的方法，其中知识表示学习实现以下特征：
基于特征提取步骤构建的邻接矩阵和特征矩阵和设计的图卷积神经网络结构。使用正则化和优化算法来防止过拟合和提高模型的泛化能力，同时选择学习率超参数来提高模型的训练效率和准确率；构建损失函数来衡量节点之间的相似度和差异度，使用margin-based loss损失函数来学习节点之间的相似度和差异度；使用已标注的数据集来训练模型，并使用损失函数来优化模型的参数和权重，使用随机梯度下降优化算法来最小化损失函数，并更新模型的参数和权重；在训练完成后，使用模型来获取节点的嵌入（embedding）并将节点嵌入输入到分类器中，以预测节点的类别。
6.根据权利要求1所述的方法，其中知识图谱推理实现以下特征：
知识图谱推理模块会根据实体和关系之间的嵌入表示来建立知识图谱的基础结构，在这个过程中，知识图谱推理模块会对实体和关系进行编码，将它们转化为嵌入向量；预测实体和关系之间的语义联系，通过数据分析和推理来发现知识图谱中的隐藏联系，使用嵌入向量来计算实体和关系之间的相似度，并根据相似度来预测它们之间的语义联系；对预测结果进行评估和过滤，以保证推理结果的准确性和可靠性。
7.根据权利要求1所述的方法，其中画像生成实现以下特征：
知识图谱推理模块会根据推理结果生成人员画像，包括个体的头像、标签、社会关系、足迹等。同时根据用户输入生成可视化的查询相应，以帮助用户更有针对性的进行安全监测。
8.一种基于图卷积神经网络的知识图谱分析系统，其特征在于，包括以下模块：
数据预处理模块(201)：用于对知识图谱数据进行清洗和转换，得到标准化的知识图谱数据；
知识图谱构建模块(202)：用于构建知识图谱，表示实体和关系之间的语义联系；
特征提取模块(203)：用于对知识图谱中的实体和关系进行特征提取，将实体和关系转换为高维向量；
知识表示学习模块(204)：用于对知识图谱中的实体和关系进行嵌入表示，将实体和关系表示为低维向量；
知识图谱推理模块(205)：用于对知识图谱进行推理和分析，预测实体和关系之间的语义联系；
可视化交互展示模块(206)：通过web可视化交互技术，将知识图谱预测的人员画像转化为可视化的图形或文本，并将它们返回给用户，以帮助用户更好地理解知识图谱中的信息。
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| CN202310626609.9A CN116610816A (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 一种基于图卷积神经网络的人员画像知识图谱分析方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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2023
- 2023-05-31 CN CN202310626609.9A patent/CN116610816A/zh active Pending
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