CN120011368A - 一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及知识图谱技术领域，公开了一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，该方法包括：获取跨职能部门的第一数据集，构建跨部门知识图谱；从跨部门知识图谱中提取指标节点，识别语义冲突指标，生成指标语义冲突列表，基于指标语义冲突列表，构建语义映射后的跨部门知识图谱；获取跨职能部门的第二数据集，基于第二数据集和语义映射后的跨部门知识图谱，得到融合后的跨部门知识图谱和语义关联度矩阵；依据语义关联度矩阵，动态调整融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，生成跨部门协同知识图谱；基于跨部门协同知识图谱生成跨部门协同决策建议；本发明显著提升了跨部门协同决策的效率和质量。

Description

一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法

技术领域

本发明涉及知识图谱技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法。

背景技术

近年来，随着工业互联网和人工智能的快速发展，基于知识图谱的智能决策支持系统在工业领域得到了广泛应用。特别是在智能工厂制造领域，跨部门协同优化和决策面临着巨大挑战。现有的一些研究工作围绕知识图谱的构建展开，试图解决跨部门知识融合和应用问题。

公开号为CN114610898A的中国专利申请提出了一种供应链运营知识图谱构建方法和系统。该方法首先获取供应链运营过程中的数据，并进行知识抽取和融合，构建供应链运营知识图谱。基于该知识图谱实现了知识语义检索和知识精准推送服务。该方法构建了融合多数据源的知识图谱，支持不同领域内数据的快速查询和语义检索，在一定程度上满足了用户对跨阶段知识关联检索的需求。但是，该方法没有涉及如何解决跨部门知识融合过程中存在的语义冲突问题，这可能导致推理和决策过程的偏差。此外，该方法缺乏动态权重调整机制，难以适应复杂多变的跨部门协同优化场景。

公开号为CN118069856A的中国专利公开了一种知识图谱构建方法和应用方法。该方法获取目标领域的多源异构数据，通过数据清洗、整合、语义识别等步骤，构建包含实体和关系的知识图谱。该方法引入了语义识别模型，可以从非结构化数据中提取实体和关系，扩充了知识图谱的信息来源。然而，该方法主要关注单一领域的知识图谱构建，缺乏对跨部门知识的语义映射和冲突消解机制。在实际应用中，不同部门的知识图谱可能存在语义差异和冲突，影响协同推理的准确性。

综上所述，现有的知识图谱构建方法缺乏跨部门语义映射与对齐机制，难以有效解决不同部门间的语义冲突问题，影响跨部门协同决策的效率和准确性；推理和决策过程没有充分考虑不同部门间的语义关联度，未能实现跨部门协同优化。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，包括：

获取跨职能部门的第一数据集，根据第一数据集，构建结构化数据表，基于结构化数据表，构建跨部门知识图谱；

从跨部门知识图谱中提取指标节点，识别语义冲突指标，生成指标语义冲突列表；基于指标语义冲突列表，构建语义映射后的跨部门知识图谱；获取跨职能部门的第二数据集，基于第二数据集和语义映射后的跨部门知识图谱，得到融合后的跨部门知识图谱和语义关联度矩阵；提取融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，依据语义关联度矩阵，动态调整融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，生成跨部门协同知识图谱；

基于跨部门协同知识图谱，生成跨部门协同决策建议。

进一步地，所述第一数据集包括跨职能部门的指标定义文档、业务流程描述文档和历史决策记录；所述跨职能部门包括生产部门、质量管理部门和供应链部门；

所述根据第一数据集，构建结构化数据表包括：

从指标定义文档中提取指标名称A、第一关系类型和指标名称B，形成指标信息三元组；其中，指标名称A为指标信息三元组的主语，第一关系类型为指标信息三元组的谓语，指标名称B为指标信息三元组的宾语；

从业务流程描述文档中提取流程节点A'、第二关系类型和流程节点B'，形成流程三元组；其中，流程节点A'为流程三元组的主语，第二关系类型为流程三元组的谓语，流程节点B'为流程三元组的宾语；

从历史决策记录中提取决策事件、第三关系类型、决策问题或方案，形成决策信息三元组；其中，决策事件为决策信息三元组的主语，第三关系类型为决策信息三元组的谓语，决策问题或方案为决策信息三元组的宾语；

基于指标信息三元组、流程三元组和决策信息三元组，构建结构化数据表，结构化数据表包括三元组主语、三元组谓语和三元组宾语。

进一步地，所述基于结构化数据表，构建跨部门知识图谱包括：

将三元组主语和三元组宾语映射为跨部门知识图谱中的节点，三元组谓语映射为节点间的有向边；所述跨部门知识图谱中的节点包括指标节点、流程节点和决策节点；

提取第一数据集中的属性信息，根据属性信息为节点添加属性，生成节点属性；所述节点属性包括指标节点属性信息、流程节点属性信息和决策节点属性信息；所述指标节点属性信息包括指标名称、指标定义和责任部门；

对跨部门知识图谱中的节点进行语义类型标注，并为节点添加初始节点权重；

对跨部门知识图谱中的有向边进行语义类型标注，并为有向边添加初始边权重；对跨部门知识图谱进行优化。

进一步地，所述对跨部门知识图谱进行优化包括：

计算跨部门知识图谱中节点之间的语义相似度SI，将语义相似度SI大于预设的第一相似度阈值θ₁的节点，定义为同义概念节点；

在同义概念节点之间添加同义关系边；

识别跨部门知识图谱中的上下位概念节点，在上下位概念节点之间添加属于关系边。

进一步地，所述生成指标语义冲突列表包括：

检索跨部门知识图谱中所有的指标节点，提取指标节点属性信息；

对指标节点属性信息中的指标名称、指标定义进行向量化表示，形成指标节点所对应指标的指标向量；

计算各个指标的指标向量之间的相似度S₁，设置第二相似度阈值θ₂，对于相似度S₁高于θ₂但责任部门不同的指标对，标记为语义冲突指标，加入指标语义冲突列表。

进一步地，所述构建语义映射后的跨部门知识图谱包括：

对于指标语义冲突列表中的每个指标对，查询预设的语义映射规则库，匹配映射规则；所述语义映射规则采用IF-THEN形式表示；

根据匹配到的映射规则，添加指标对中两个语义冲突指标间的映射关系边和映射属性，形成跨部门语义映射层；

将跨部门语义映射层融入跨部门知识图谱，形成语义映射后的跨部门知识图谱。

进一步地，所述第二数据集包括跨职能部门的实时业务参数和实时环境数据；

所述得到融合后的跨部门知识图谱和语义关联度矩阵包括：

根据跨职能部门的实时业务参数，形成实时业务特征向量；

根据跨职能部门的实时环境数据，形成实时环境特征向量；

在语义映射后的跨部门知识图谱中融合实时业务特征向量和实时环境特征向量，形成融合后的跨部门知识图谱；

基于融合后的跨部门知识图谱，计算部门间的语义关联度，生成N×N语义关联度矩阵，N为部门数量。

进一步地，所述生成跨部门协同知识图谱包括：

从语义关联度矩阵中提取部门间的语义关联度，对于语义关联度高于预设的关联度阈值θ₃的部门对，以第一权重调整系数k₁来提升其相关节点和边的权重，第一权重调整系数k₁与语义关联度成正比关系；

对于语义关联度小于或等于预设的关联度阈值θ₃的部门对，以第二权重调整系数k₂来降低其相关节点和边的权重，第二权重调整系数k₂与语义关联度成反比关系。

进一步地，所述基于跨部门协同知识图谱，生成跨部门协同决策建议包括：

收集跨部门协同知识图谱中节点的操作时间序列数据，根据操作时间序列数据和预构建的时序依赖特征模型，得到节点间的时序依赖特征；

根据跨部门协同知识图谱的节点和边，以及预构建的语义交互特征模型，得到节点间的语义交互特征；

将时序依赖特征和语义交互特征进行特征融合，形成融合特征向量；

构建逻辑规则库，建立逻辑规则推理引擎；

将融合特征向量输入逻辑规则推理引擎，进行推理，生成跨部门协同决策建议。

一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理系统，其用于实现上述的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，所述系统包括：

图谱构建模块：用于获取跨职能部门的第一数据集，根据第一数据集，构建结构化数据表，基于结构化数据表，构建跨部门知识图谱；

图谱优化模块：从跨部门知识图谱中提取指标节点，识别语义冲突指标，生成指标语义冲突列表；基于指标语义冲突列表，构建语义映射后的跨部门知识图谱；获取跨职能部门的第二数据集，基于第二数据集和语义映射后的跨部门知识图谱，得到融合后的跨部门知识图谱和语义关联度矩阵；提取融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，依据语义关联度矩阵，动态调整融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，生成跨部门协同知识图谱；

决策推理模块：基于跨部门协同知识图谱，生成跨部门协同决策建议。

相比于现有技术，本发明的有益效果为：

本发明通过构建跨部门知识图谱，融合了生产、质量、供应链等关键业务部门的数据，实现了数据的全面整合和关联分析，打破了部门间的数据壁垒，为跨部门协同提供了统一的语义基础。识别指标语义冲突并构建语义映射，解决了不同部门对同一业务指标的定义和理解不一致的问题，消除了语义歧义，确保跨部门数据的一致性和可比性，为协同决策提供了可靠依据。引入实时业务和环境数据，动态优化知识图谱，使知识图谱能够实时反映业务运行现状，捕捉业务变化，同时量化不同部门间业务的关联度，及时揭示协同风险和优化机会。融合时序依赖特征和语义交互特征，利用逻辑推理形成跨部门协同决策建议。充分挖掘领域知识和数据价值，使决策建议更加全面、合理，同时赋予知识图谱学习和推理能力，实现从数据到决策的闭环。相比传统的跨部门协同方式，本发明提供的方法可显著提升协同效率，及时发现和解决部门间的冲突，优化资源配置，缩短决策周期。协同质量也得到保证，决策更加科学、透明、可解释，规避主观偏差和盲点。本发明对知识图谱和逻辑推理的创新应用，为复杂组织环境下的高效协同提供了新思路和新方法，具有广阔的应用前景。不仅适用于企业内部，也可扩展到企业间乃至产业链协同，助力提升组织韧性和竞争力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍，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为本发明中一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法的原理流程图；

图2为本发明的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法中构建结构化数据表的方法流程图；

图3为本发明的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法中构建跨部门知识图谱的方法流程图；

图4为本发明的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法中对跨部门知识图谱进行优化的方法流程图；

图5为本发明的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法中生成指标语义冲突列表的方法流程图；

图6为本发明的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法中构建语义映射后的跨部门知识图谱的方法流程图；

图7为本发明的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法中得到融合后的跨部门知识图谱和语义关联度矩阵的方法流程图；

图8为本发明中一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理系统的功能模块图。

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。

实施例1

请参阅图1所示，本实施例提供了一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，包括：

步骤S1000，获取跨职能部门的第一数据集，根据第一数据集，构建结构化数据表，基于结构化数据表，构建跨部门知识图谱；

进一步地，步骤S1000包括：

步骤S1100，获取跨职能部门的第一数据集，所述第一数据集包括跨职能部门的指标定义文档、业务流程描述文档和历史决策记录；所述跨职能部门包括生产部门、质量管理部门和供应链部门；

具体而言，跨职能部门是指在组织内部承担不同职能，但在业务上存在相互关联和影响的部门，如生产部门主要负责产品制造，质量管理部门负责质量控制，供应链部门负责原料采购和成品发运，它们在生产运营中紧密协作。获取这些部门的数据需要向相关部门提出数据申请。

向生产部门发起数据申请，获取生产相关指标(如产量、合格率等)的定义文档，业务流程描述文档(如生产计划流程、工艺流程等)，以及历史生产决策会议纪要。其中，产量是指在一定时期内生产的合格品的数量，是衡量生产能力的重要指标；合格率是指一定时期内生产的合格品数量占总产量的百分比，反映产品质量水平。生产计划流程规定了制定生产计划的步骤和要求，工艺流程详细描述了生产各工序的操作规范。历史生产决策会议记录了在生产管理中做出的重大决定，如产能调整、工艺改进等。通过获取这些数据，可以全面了解生产运行状况和管理措施。这有助于识别生产中的风险和瓶颈，优化资源配置。

向质量管理部门发起数据申请，获取质量相关指标(如返修率、客诉率等)的定义文档，质量管理流程文档(如质检流程、质量审核流程等)，以及质量事故处理决策记录。其中，返修率指返工修复的产品数量占总产量的百分比，反映生产过程质量问题；客诉率指客户投诉的次数占销售数量的百分比，反映产品使用质量。质检流程规定了原材料、半成品、成品的质量检验方法和标准，质量审核流程用于识别质量管理体系中的不符合项。质量事故处理记录了重大质量问题的应对措施，如产品召回、赔偿等。获取质量管理部门的数据，可以发现影响产品质量的关键因素，完善质量管控机制。

向供应链部门发起数据申请，获取交付相关指标(如交付及时率、库存周转率等)的定义文档，供应链管理流程文档(如采购流程、物流管理流程等)，以及供应商评选决策记录。交付及时率指按时交付的订单数占总订单数的百分比，库存周转率指一定时期内产品销售成本与平均库存余额的比值，反映库存管理效率。采购流程包括供应商选择、采购计划、订单执行等环节的管理规定，物流管理流程涉及运输、仓储、配送等方面的作业指导。供应商评选记录体现了在供应商管理决策中考虑的因素，如质量、成本、交期等。供应链数据有助于优化采购策略和库存控制，提升供应链整体绩效。

对获取到的各部门数据集进行完整性检查，识别缺失或不一致的数据项，形成数据质量报告，并发送至相关部门进行补充和修正。数据缺失可能是由于未登记、遗漏等原因造成，数据不一致可能源于口径理解偏差或统计口径变更。及时识别并修正数据质量问题，可为后续数据应用提供可靠的基础。

步骤S1200，根据第一数据集，构建结构化数据表；

进一步地，如图2所示，步骤S1200包括：

步骤S1210，从指标定义文档中提取指标名称A、第一关系类型和指标名称B，形成指标信息三元组；其中，指标名称A为指标信息三元组的主语，第一关系类型为指标信息三元组的谓语，指标名称B为指标信息三元组的宾语；所述第一关系类型包括计算关系、影响关系和组成关系；

步骤S1220，从业务流程描述文档中提取流程节点A'、第二关系类型和流程节点B'，形成流程三元组；其中，流程节点A'为流程三元组的主语，第二关系类型为流程三元组的谓语，流程节点B'为流程三元组的宾语；所述第二关系类型包括时序关系和逻辑关系；

步骤S1230，从历史决策记录中提取决策事件、第三关系类型、决策问题或方案，形成决策信息三元组；其中，决策事件为决策信息三元组的主语，第三关系类型为决策信息三元组的谓语，决策问题或方案为决策信息三元组的宾语；所述第三关系类型包括决策事件与决策问题的关系、决策事件与决策方案的关系；

步骤S1240，基于指标信息三元组、流程三元组和决策信息三元组，构建结构化数据表，结构化数据表包括三元组主语、三元组谓语和三元组宾语。

具体而言，指标信息三元组表示两个指标之间存在某种语义关联，如一个指标可通过另一指标计算得到，或者一个指标影响另一指标的取值，或一个指标由多个下级指标构成。以“<产量，计算自，合格品数量>”为例，产量这一指标可通过合格品数量来计算，二者存在计算关系。构建指标信息三元组，有利于刻画指标间的语义关系，为构建指标体系奠定基础。指标体系建立在指标信息三元组之上，量化刻画了企业的生产、质量、交付等方面的绩效表现，支持绩效考核与改进。

业务流程描述文档通常以自然语言文本的形式，描述业务活动的执行步骤、先后顺序等。采用自然语言处理技术，通过句法依存分析，可以提取出流程节点A'、第二关系类型、流程节点B'，形成流程三元组。这里的流程节点是指业务流程中的活动，第二关系类型刻画活动之间的时序依赖或逻辑关系。以“<工件清洗，后继，工件组装>”为例，工件组装安排在工件清洗之后，二者存在时间先后顺序。又如“<零件加工，并行，零件检测>”描述两个活动可以同时进行，不存在依赖约束。流程三元组反映了业务活动的时序逻辑，是流程优化与监控的重要依据。通过流程三元组构建工序路径网络，结合时间参数分析瓶颈工序、优化资源配置。当实际流程执行偏离流程三元组设定的时序逻辑时，及时预警有助于流程管控。

历史决策记录承载了企业应对生产、质量、供应等方面挑战的经验，蕴含了宝贵的管理智慧。从决策记录中提取决策事件、决策问题、决策方案以及它们之间的关联，可形成决策信息三元组。以“<决策事件1，针对，返修率高>”为例，揭示出在“决策事件1”中，需要解决“返修率高”这一问题。进而“<决策事件1，采用，增加质检频次>”揭示出应对“返修率高”问题，在“决策事件1”中采取的措施是“增加质检频次”。决策信息三元组连接了决策场景、决策问题、解决方案，呈现出一种范式化的经验知识。决策信息三元组可用于决策知识的检索、推荐、复用，也可作为案例推理的基础。当面临相似决策场景时，可根据决策信息三元组快速匹配出参考方案，辅助决策者判断。

将散落在不同部门的指标、流程、决策数据提炼为统一的三元组形式后，以主语、谓语、宾语为字段构建结构化数据表。每个三元组形成数据表的一行记录。以指标信息三元组为例，一个三元组“<产量，计算自，合格品数量>”可形成数据表的一行记录，其中“产量”为主语，“计算自”为谓语，“合格品数量”为宾语。基于三元组构建结构化数据表，从数据组织形式上消除了部门间业务数据的异构性，具有三元组主谓宾的统一结构。这种统一性利于后续对数据表字段的索引、查询以及关系的集成分析。同时，三元组结构语义明确，易于人工解读。依托结构化数据表，可发现关键指标间的影响传导，发掘流程路径中的优化空间，追溯决策方案的形成机理。三元组结构化使得跨部门业务数据可统一纳入分析视野，洞察业务协同。

步骤S1300，基于结构化数据表，构建跨部门知识图谱。

进一步地，如图3所示，步骤S1300包括：

步骤S1310，将三元组主语和三元组宾语映射为跨部门知识图谱中的节点，三元组谓语映射为节点间的有向边；所述跨部门知识图谱中的节点包括指标节点、流程节点和决策节点；

具体而言，构建跨部门知识图谱就是将结构化数据表中的三元组信息转化为图数据结构。三元组的主语和宾语映射为图的节点，谓语映射为节点之间的有向边。例如：

<产量，计算公式，合格品数量>

主语“产量”和宾语“合格品数量”都是指标节点，谓语“计算公式”为它们之间的关系类型。这表示在知识图谱中，“产量”节点与“合格品数量”节点之间存在“计算公式”这一语义关联。指标节点代表了企业关注的绩效指标，通过有向边建立起指标之间的语义网络，有利于洞察指标体系。

<工件清洗，后继，工件组装>

<工件组装，后继，质量检测>

这里，主语和宾语都是流程节点，谓语为“后继”，表示流程的顺序。在知识图谱中，形成了“工件清洗”节点指向“工件组装”节点，“工件组装”节点又指向“质量检测”节点的路径。流程节点及其时序关系反映了业务活动的执行逻辑，是流程优化与监控的重要依据。

<决策事件1，针对，返修率高>

<决策事件1，采用，增加质检频次>

这两个三元组共享主语“决策事件1”，对应知识图谱中的同一个决策节点。“决策事件1”节点与“返修率高”节点之间存在“针对”关系，“决策事件1”节点与“增加质检频次”节点之间存在“采用”关系。决策节点记录了决策场景与应对举措，有助于决策知识的复用。

将结构化数据映射为知识图谱，使得分散在不同业务环节的指标、流程、决策信息以图数据的形式建立起关联。通过图的节点类型标识不同业务要素，边的方向体现业务语义，为跨部门协同优化提供了统一的知识底座。在构建知识图谱时，需要对同名节点进行合并。如果不同的三元组主语或宾语指称相同的业务实体，应将其合并为图中的同一节点，而不是重复创建多个节点。同名节点的合并可以提高知识表示的简洁性和连通性，减少冗余和歧义。

步骤S1320，提取第一数据集中的属性信息，根据属性信息为节点添加属性，生成节点属性；所述节点属性包括指标节点属性信息、流程节点属性信息和决策节点属性信息；所述指标节点属性信息包括指标名称、指标定义和责任部门；

具体而言，在构建知识图谱节点的同时，需要丰富节点的属性信息，使其承载更多的语义内涵。不同类型节点的属性各有侧重：

指标节点的属性信息包括：指标名称、指标定义、责任部门等。指标名称是对该指标的标识，指标定义阐明指标的含义、计算公式等，责任部门明确该指标的考核归属。例如，节点“产量”的属性可能为<名称，产量>，<定义，一定时期内生产的合格品数量>，<责任部门，生产部>。指标属性的附加使得节点含义明确，能够回答“这个指标是什么，怎么计算，谁来负责”等问题。

流程节点的属性信息包括：流程名称、流程描述、所属部门等。流程名称标识一个业务活动，流程描述阐释该活动的输入、转换、输出等，所属部门界定流程管理的职责划分。例如，节点“工件组装”的属性可能为<名称，工件组装>，<描述，将加工完毕的工件部件按照图纸要求组合成整件>，<所属部门，生产车间>。流程属性使流程节点的内涵更加丰富，增强了流程分析与改进的信息基础。

决策节点的属性信息包括：决策事件名称、决策问题、决策方案、责任部门等。决策事件名称标识一次决策行为，决策问题阐明面临的挑战，决策方案概括应对举措，责任部门界定决策参与方。例如，“决策事件1”节点的属性可能为<事件名称，2022年第一季度生产例会>，<决策问题，返修率超标>，<决策方案，加强首检，调整工艺参数>，<责任部门，质量部，生产部>。决策属性提供了更全面的语境信息，增强了决策溯源与复盘的针对性。

节点属性是知识图谱的重要组成，是对节点内涵的语义刻画，属性越丰富，节点包含的知识就越充实。将业务数据集中蕴含的属性信息提炼为节点属性，并统一组织于知识图谱中，使得分散的、非结构化的业务知识得到整合与结构化，从而服务于统一的语义关联分析与综合应用。

步骤S1330，对跨部门知识图谱中的节点进行语义类型标注，并为节点添加初始节点权重；

具体而言，知识图谱中的节点可能隶属于不同的语义类型，对节点的类型进行标注，可以明确其在业务语义网络中的角色。常见的语义类型如指标、流程、决策等，也可以根据业务需要自定义类型。图谱构建过程中，需要对每个节点的语义类型进行判断与标注。例如，节点“产量”标注为<节点类型，指标>，节点“工件组装”标注为<节点类型，流程步骤>，节点“决策事件1”标注为<节点类型，决策>。通过语义类型标注，知识图谱呈现出一种全局的分类视图，使知识组织更加条理化。基于类型的图谱索引与查询也将更加高效。

除了类型标注，也需要为节点添加初始权重。节点权重体现该节点的重要程度，可基于节点的属性赋值，如指标节点的权重可源于该指标在绩效考核中的分值权重，流程节点的权重可源于该流程步骤的工时占比，决策节点的权重可源于该决策的影响力评估。初始权重赋值既可以依据客观数据，也可以综合专家经验判断。通过加权节点，知识图谱形成了重点知识的分布地图，指引分析的聚焦方向。后续可结合节点间的连接关系，用网页排序（PageRank）等算法迭代优化节点的权重值，挖掘出图谱中的关键节点。

步骤S1340，对跨部门知识图谱中的有向边进行语义类型标注，并为有向边添加初始边权重；

具体而言，知识图谱中节点之间的有向边代表了不同的关系类型，对关系类型进行语义标注，有助于明确业务要素之间的语义联系。例如，指标节点之间可能存在数学运算关系如<加和>、<相除>等，流程节点之间可能存在时序依赖关系如<先于>、<后继>等，指标与流程之间可能存在影响关系如<提升>、<制约>等。通过预定义这些语义关系类型，并对图谱中的每条边进行关系类型标注，可以将业务知识以更灵活、更具表达力的方式组织起来。这为复杂的语义关联分析提供了基础，如多跳关系查询(如“a<影响>b<影响>c”等)、模式匹配(如“流程1<先于>流程2<先于>流程3”等)。

在进行语义类型标注的同时，也需要为有向边添加权重属性，表示关系强度。初始边权重可根据关系的置信度、频次、专家评分等赋值，如两个指标的数据依赖次数、两个流程步骤的业务相关度等。加权边使知识图谱能够表示业务关联的强弱，增强了其应用灵活性。例如，在风险分析场景下，边权重高的节点关联代表风险影响的可能传导路径；在知识推荐场景下，权重高的边对应更相关的节点组合。后续可利用节点间的多种连接路径，评估边的结构化权重以及语义化权重，动态优化边的权重值。

步骤S1350，对跨部门知识图谱进行优化。

进一步地，如图4所示，步骤S1350包括：

步骤S1351，计算跨部门知识图谱中节点之间的语义相似度SI，将语义相似度SI大于预设的第一相似度阈值θ₁的节点，定义为同义概念节点；

所述计算跨部门知识图谱中节点之间的语义相似度SI包括：

其中：

表示节点和节点之间的语义相似度，取值范围为。值越大表示节点间语义越相似。

和分别表示节点和节点的嵌入向量表示，可通过知识图谱嵌入模型（如TransE）学习得到。

表示两个嵌入向量的余弦相似度，定义为：

和分别表示节点和节点的属性集合。

表示两个属性集合的Jaccard相似系数，定义为：

表示节点和之间的第种关系特征函数，用于捕捉节点在图谱中的结构信息，为节点之间的关系特征数量。

在跨部门知识图谱中，不同节点之间可能存在多种结构关系，例如：

最短路径长度：节点之间的最短路径反映了它们在图谱中的距离；

共同邻居数：节点共享的直接邻居数可以表明它们的相似性；

路径多样性：节点间通过不同类型边连接的路径数量；

信息流权重：节点间通过特定路径传递的信息权重或影响力。

每一种关系都可以定义为一个特征函数，通过来标识这些特征的数量。

作用：

捕捉节点的结构信息：的大小决定了关系特征的种类和粒度，能够从多角度刻画节点间的连接关系。

权衡复杂度与精度：增大可以提升相似度计算的精确性，但会增加计算复杂度。因此实际应用中，需要根据场景选择适当数量的特征。

为第种关系特征的权重系数。

分别为嵌入相似度、属性相似度和关系特征的权重因子，满足。它们的值可以根据经验设定，或通过参数搜索方法（如网格搜索）优化得到。

该公式综合考虑了节点的语义表示、属性相似性以及在知识图谱中的结构关系，更全面地刻画了节点间的语义相似度。参数的设置需要权衡计算效率和效果。随着节点嵌入向量相似度的提高、属性重叠度的增大以及关系特征的增强，节点间的语义相似度SI也会相应提高。该相似度公式能够帮助识别出跨部门知识图谱中语义等价或高度相关的节点，为后续构建映射关系、消除冗余、融合知识提供依据，提升知识图谱的语义一致性和紧凑性。

步骤S1352，在同义概念节点之间添加同义关系边；

步骤S1353，识别跨部门知识图谱中的上下位概念节点，在上下位概念节点之间添加属于关系边。

具体而言，通过计算语义相似度识别出知识图谱中的同义概念节点。语义相似度综合考虑节点的多方面特征，包括：

(1)节点的嵌入向量表示。利用知识图谱嵌入模型如TransE、TransR等，可以学习得到每个节点的低维稠密向量表征，向量的相似性(如余弦相似度)可以刻画节点在嵌入空间的语义相似性。例如，“产品”和“商品”两个节点，由于在图谱中有相似的邻居节点和连接关系，因而学到的嵌入向量也较为接近。

(2)节点的属性特征。直接比较两个节点的属性集合，如果属性重叠度高(如Jaccard相似系数)，则表明两个节点在属性语义上的相似性强。例如，“出货量”和“销售数量”两个指标，定义描述、计算公式等属性可能高度一致。

(3)节点在图谱中的结构特征。节点在知识图谱中的结构关系也能表征其语义，例如，具有多个共同邻居节点的两个节点，在语义上的关联度就较高。又如两个节点之间如果存在较多的连接路径(如“A''生产B''，B''运输C''，A''销售C''”)，也能推断出它们的相关性。“网页”和“文章”可能在知识图谱中扮演相似的结构角色。

在计算语义相似度时需要综合权衡以上因素，可以采用加权平均的方式得到节点对的最终相似度分值。为了自动识别同义概念，需要设定一个阈值，高于该阈值的节点对即可定义为同义概念。阈值设置需要在准确率和召回率间平衡，可通过实验统计与专家评估等方式校准得到。

识别知识图谱中的同义概念，可以归并业务概念的表达差异，提升知识组织的规范性。例如，“用户”和“客户”可能在不同业务部门有不同的表述，但在语义上指代相同的概念，需要统一。构建跨部门知识图谱，尤其需要处理部门间概念交叉引用时的名称歧义问题，基于语义相似度的同义概念对齐是行之有效的方法。

在步骤S1351识别出同义概念节点后，需要在这些节点之间显式地添加“同义关系”边，形成一个特殊的边类型。这种显式建模有助于同义概念的关联分析与查询，使得知识图谱可以方便地回答“哪些概念是同义的”这类问题。将同义关系以边的形式融入知识图谱的结构，使其成为一个可供推理的知识要素。例如，经过同义关系边的连接，“文章-同义->网页”“网页-同义->文档”“文档-同义->资料”等节点形成了一个“概念族”，表征它们在语义上的相关性。

统一同义概念的表示，有利于简化知识图谱，降低潜在的冗余和不一致。通过添加同义关系边，可以在不破坏原有图谱结构的基础上，灵活地建立概念的“等价类”，既保留了概念的多样化表达，也实现了概念的逻辑统一。同义关系边可以辅助知识推理，例如基于同义概念的扩展检索(如检索“文章”时，也返回与之同义的“网页”“文档”等)，使知识图谱更好地贴合用户多样化的语言使用习惯。

除了添加同义边，知识图谱优化时还需要合并冗余节点。对于语义相似度极高的节点(如相似度等于1)，从简化图谱的角度，可以只保留其中一个节点，合并其邻居边，以精简知识表示。同时要在合并后节点上添加“同义概念”属性，列出所有的同义概念名称，确保概念表述的多样性信息不丢失。例如，“产品”和“商品”如果被识别为完全同义，则可只保留“产品”节点，将指向“商品”的边都连接到“产品”，并在“产品”节点中添加<同义概念，“商品”>属性。

在合并同义概念节点时，需要考虑权重的更新。可以采取累加同义概念节点的权重，形成合并后节点的新权重。权重的合并使得同义概念节点的重要性能够在简化的图谱中得以保留。例如，“用户”与“客户”节点合并后，新节点的权重取两者权重之和，反映了“用户/客户”概念在整个图谱中的总体权重。

上下位概念反映了知识图谱中概念的层次语义关系。通过识别节点的上下位关联，构建概念层次，可以提升知识组织的系统性，增强知识推理能力。例如，“产量”和“生产指标”两个节点，在概念上体现为“产量是一种生产指标”的上下位关系。

上下位概念的识别可以综合利用以下策略：

(1)利用本体知识库。将领域本体知识库中固化的上下位关系映射到知识图谱的对应节点，预先获得一批上下位关系种子。

(2)图谱挖掘。分析知识图谱的结构模式，如果两个节点之间存在较多的ISA(“是一种”)型边，则它们倾向于上下位关系，如“产量-ISA->生产指标”“合格率-ISA->生产指标”。符号“->”表示一种“关系”或“指向”。

(3)分布式语义。比较两个节点对应词语的词嵌入向量，如果上位词嵌入与下位词嵌入存在一定的向量差，如上位词嵌入-下位词嵌入≈常向量，则可以推断出上下位关系，如vec(“生产指标”)-vec(“产量”)≈vec(“质量指标”)-vec(“返修率”)。

(4)模式匹配。在大规模文本语料中匹配“E是一种F”“F包括E”等上下位关系表述模板，统计共现频次，据此发现概念的上下位关系。

综合运用多种策略，可以较为全面地挖掘知识图谱中蕴含的上下位语义关系。为体现概念的上下位组织，需要对识别出的上下位概念节点添加“属于”关系边，形成概念的有向语义层次。“属于”边从下位概念指向上位概念，表达“下位属于上位”“上位包含下位”的语义。如“产量-属于->生产指标”“生产指标-属于->绩效指标”，形成“产量<生产指标<绩效指标”的上下位语义链。

基于“属于”关系边形成的上下位概念层次，使得知识图谱具备概念抽象与概念细化的能力。通过上位概念可以实现抽象概括，如“产量”抽象为“生产指标”；通过下位概念可以实现具体化，如“生产指标”细化为“产量”。在查询与推理时，这种概念的语义外延和内涵能力使知识图谱更加智能，更贴近人的理解方式。例如，当问“2022年第一季度生产指标完成情况如何？”时，知识图谱可以通过“属于”边，将“产量”“合格率”等下位概念的统计数据汇总形成“生产指标”的整体表现。

上下位概念的权重需要在边的基础上重新考虑。从语义的角度，“属于”边表达一种“纳属”关系，上位概念的权重理应高于直接下位概念的权重之和。因此，可以考虑用加法模型更新上下位节点的权重，如节点E“属于”节点F，则F的权重等于F原权重与E权重之和。这种基于“属于”边的权重传播，可以客观地反映出概念在语义网络中的累积重要性。如“产量”和“合格率”的权重之和转移到上位概念“生产指标”，使得“生产指标”的总体权重超过其任一下位概念。概念层次中的权重分配有助于知识推理时的优先级排序，如优先从权重高的上位概念入手分析问题。

总的来说，步骤S1350知识图谱优化的三个子步骤，从不同层面丰富了知识图谱的语义关联与组织。同义关系揭示概念的等价性，简化图谱；上下位关系揭示概念的层次性，系统化组织；节点与边的属性与权重进一步刻画了要素的语义。三个方面优化的融合，使得跨部门知识图谱成为一个高度语义化的业务知识表示，为智能分析与决策奠定了坚实基础。

步骤S2000，从跨部门知识图谱中提取指标节点，识别语义冲突指标，生成指标语义冲突列表；基于指标语义冲突列表，构建语义映射后的跨部门知识图谱；获取跨职能部门的第二数据集，基于第二数据集和语义映射后的跨部门知识图谱，得到融合后的跨部门知识图谱和语义关联度矩阵；提取融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，依据语义关联度矩阵，动态调整融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，生成跨部门协同知识图谱；

进一步地，步骤S2000包括：

步骤S2100，从跨部门知识图谱中提取指标节点，通过语义相似度计算识别语义冲突指标，生成指标语义冲突列表；

进一步地，如图5所示，步骤S2100包括：

步骤S2110，检索跨部门知识图谱中所有的指标节点，提取指标节点属性信息；

步骤S2120，对指标节点属性信息中的指标名称、指标定义进行向量化表示，形成指标节点所对应指标的指标向量；

步骤S2130，计算各个指标的指标向量之间的相似度S₁，设置第二相似度阈值θ₂，对于相似度S₁高于θ₂但责任部门不同的指标对，标记为语义冲突指标，加入指标语义冲突列表。

具体而言，跨部门知识图谱中的指标节点承载了各部门使用的绩效指标信息，包括指标名称、指标定义、责任部门等属性。指标名称体现对该指标的通俗表达，指标定义则从业务角度阐释了该指标的内涵，责任部门明确了该指标的考核对象。这些属性信息是开展指标语义对比、识别语义冲突的重要依据。因此，第一步需要遍历图谱，找出所有类型为“指标”的节点，并提取节点的属性信息。这一过程可以借助图数据库的查询语言实现。以图数据库Neo4j为例，可以使用Cypher语句进行检索和提取。Cypher是一种声明式的图查询语言，结构简单，与SQL相似。

通过图数据库查询快速检索、提取知识图谱中的指标节点信息，充分利用了图谱对业务知识的结构化表示的优势。图结构的节点-边-属性模型直观地组织了分散在不同业务领域的指标信息，Cypher查询语言以图的方式表达检索逻辑，无需拆分复杂的连接操作，大幅简化了跨部门指标信息的提取过程。同时，图数据库还支持针对节点、边、属性的丰富索引，从而加速了大规模图谱的查询响应。

将非结构化的文本数据转化为计算机可以理解和处理的数值形式，是自然语言处理的重要基础。词向量(Word Vector)是一种广泛使用的文本表示学习方法，它将词映射到多维实数空间，形成一个词嵌入(Word Embedding)。在词向量空间中，语义相似的词在几何上更接近。将指标信息表示为词向量，可以定量刻画指标名称、定义的语义特征，继而通过向量运算实现指标语义的比较。可以采用Google的词向量模型（Word2Vec）、斯坦福的全局向量模型（GloVe）等对指标信息列表中的指标名称、指标定义进行向量化表示。将指标信息向量化，把非结构化的指标文本嵌入到一个结构化的向量空间，是实现指标语义关联分析的关键一步。通过词向量将复杂的语言表达转化为规范的数学形式，使得语义相似性可以用向量距离来度量，语义运算可以借助向量代数来实现。同时，海量文本语料上训练的预训练词向量模型，很好地捕捉了词汇覆盖范围广泛的语义信息，使得指标向量的语义表示能力更为全面和准确。

在步骤S2120中，各指标节点的名称、定义等属性信息已经被向量化，形成了对应的指标向量。指标向量以多维实数刻画了指标的语义特征。直观地说，在向量空间中，两个指标向量的几何距离越近，它们所代表的指标语义就越相似。因此，通过计算指标向量间的相似度，就可以判断不同指标在语义上的接近程度。

通过构建跨部门知识图谱，并在其基础上应用词向量、相似度阈值等技术手段，自动化地发现了企业内部潜在的语义冲突指标。这些冲突体现了不同部门在数据标准方面的分歧，是影响数据质量和数据价值的重要隐患。传统的人工梳理很难全面识别此类问题，知识图谱结合语义分析技术则提供了一种智能、高效的解决思路。对于识别出的语义冲突指标，可以汇总形成问题清单，进而开展数据治理，通过沟通协调统一口径、规范定义，消除分歧，最终形成企业级的统一指标标准。这对于提升数据应用价值，支撑科学决策具有重要意义。

所述计算各个指标的指标向量之间的相似度S₁包括：

其中：

表示指标和指标的指标向量之间的相似度，取值范围为。值越大表示指标的语义越相似。

和分别表示指标和指标在第个语义维度上的向量表示。这里假设指标向量由个语义维度组成。

表示第个语义维度的权重，反映该维度对相似度计算的重要程度。可以通过专家知识或数据驱动的方法学习得到。

表示两个向量在第个维度上的余弦相似度，用于度量向量方向上的一致性。

是一个正则化参数，控制着向量模长差异对相似度的影响。越大，则向量模长差异的惩罚力度越大。可以根据经验设置或通过参数搜索优化得到。

表示指标和指标在第个语义维度上的欧氏距离的平方，度量了向量在数值上的接近程度。

表示指标和指标的属性集合和的Jaccard相似系数，计算公式为：

它度量了两个指标在属性层面的相似性。

是Sigmoid函数陡峭程度的控制参数，是Sigmoid函数中心位置的控制参数，和共同决定了属性相似性对整体相似度的贡献。和可以根据业务理解设定或通过参数学习得到。

该公式综合考虑了指标向量的方向相似性、模长差异和属性匹配度，全面刻画了指标之间的语义相关性。

引入维度权重，可以灵活调整不同语义维度对相似度计算的影响力。

使用指数函数对向量模长差异进行平滑化处理，降低了异常值的影响。

采用Sigmoid函数对属性相似性进行归一化，并通过参数和控制其对整体相似度的贡献。

当两个指标的向量方向越一致、模长差异越小、属性匹配度越高时，它们的相似度就会越大。反之，相似度则会降低。

通过调整参数，可以优化相似度计算公式，使其更好地适应特定领域和应用场景。这有助于准确识别出语义冲突指标，生成高质量的指标语义冲突列表，为后续的语义映射和知识融合提供可靠的依据。同时，该相似度公式的计算结果也可以作为指标节点间边的权重，丰富知识图谱的语义表示能力。总之，该公式从向量语义、数值特征和属性匹配等多角度出发，设计了一种鲁棒性强、可解释性好的指标相似度度量方法。

步骤S2200，遍历指标语义冲突列表，为每个语义冲突指标生成统一的语义表示，构建语义映射后的跨部门知识图谱；

进一步地，如图6所示，步骤S2200包括：

步骤S2210，对于指标语义冲突列表中的每个指标对，查询预设的语义映射规则库，匹配映射规则；所述语义映射规则采用IF-THEN形式表示；

步骤S2220，根据匹配到的映射规则，添加指标对中两个语义冲突指标间的映射关系边和映射属性，形成跨部门语义映射层；

步骤S2230，将跨部门语义映射层融入跨部门知识图谱，形成语义映射后的跨部门知识图谱。

具体而言，语义冲突是指不同业务部门对相同或相似概念的指标使用不同的术语表述，或者使用相同术语但指代不同的概念内涵。这种语义冲突现象在跨部门协同中较为常见，成为阻碍业务互联互通的壁垒。例如，生产部门使用“产出”表示产品产量，而财务部门使用“产出”表示产值，二者在语义指代上存在差异。又如，生产部的“合格率”与质量部的“一次检验合格率”虽然术语相似，但前者的分母为投产数，后者为送检数，计算口径不一致。语义冲突导致跨部门信息难以直接对接流转，影响协同效率。

为消除语义鸿沟，需要遍历语义冲突列表中识别出的每对语义冲突指标，通过语义映射赋予它们统一规范的语义表示。统一语义表示有两种途径：一是从冲突指标对中选择一个术语作为规范表述，二是创建一个新的规范术语。选择何种方式取决于冲突指标的语义相似度。语义映射的结果是用统一术语替代原有的多个同义异名指标，并在指标间建立起映射关联。这一过程输出语义映射后的知识图谱。图谱中，同一概念的指标被整合为统一术语的节点，消除了语义冗余；不同概念的指标即便术语相似，也通过属性定义予以区分，消除了语义混淆；对于语义相近的指标，通过映射关系边保持语义追踪。

通过数据分析与专家经验总结，可以归纳出一些常见的指标语义映射规则。将这些规则收录在语义映射规则库中，用于指导语义冲突消解。规则库以IF-THEN形式组织规则，前件(IF)部分判断指标对的语义关系类型，后件(THEN)部分给出相应的映射策略。语义关系类型可以基于概念的外延重合度、内涵相似度等维度判定，主要有：等同关系、蕴含关系、交叉关系等。举例而言：

IF 指标G与指标H的外延完全重合 THEN 选择词频高的指标术语作为规范表述；

该规则适用于术语表述差异，但指代对象完全一致的情形，消歧策略是选择使用更广泛的指标术语。

IF 指标G与指标H的外延存在包含关系 THEN 选择外延较大的指标术语作为规范表述。

该规则适用于一个指标概念涵盖另一指标概念的情形，消歧策略是选择概念外延更广的术语。

IF 指标G与指标H的内涵语义相似度高于阈值 THEN 用上位概念新构建规范指标术语，指标G/H与新构建指标建立“同义”关系边。

该规则适用于概念内涵相近，但难以用G/H的原有术语直接统一表示的情形，消歧策略是新构建一个涵盖G/H内涵的上位概念指标。

语义映射规则库并非一成不变，可根据业务变化动态更新。规则匹配过程中，对于无法覆盖的语义关系类型，生成新的映射规则，添加到规则库中。规则的增补完善使语义映射的处理范式化、自动化程度不断提高。

将语义映射规则应用于指标对，即在冲突指标间建立带属性的映射关系边。映射关系类型可以是“等同”“蕴含”“交叉”等，与规则库中匹配到的语义关系类型一致。映射边的属性记录了该映射关系的提取规则、置信度等元信息。汇聚各个冲突指标对中的映射关系边，形成语义映射层。语义映射层是冲突指标间网状交织的语义关联网络，其中的映射关系清晰刻画了各指标的语义相似性和差异性。可视化语义映射层，直观展现出跨部门术语的语义脉络。

对于无法匹配到映射规则的指标对，说明其所蕴含的语义关系超出了既有规则库的表达能力，需要拓展新的规则。由专家对这些指标对的语义展开分析，判断其映射路径，总结提炼新的映射规则。新规则纳入到规则库中，并应用于后续的映射实践。语义映射规则库在使用中不断丰富完善，以适应不同领域场景的语义关联需求。

语义映射层中的映射关系边及其属性需要融入到跨部门知识图谱中，替代图谱中原有的语义冲突节点和关系。融合过程需要协调原知识图谱与语义映射层的语义表示：

遍历语义映射层中的映射关系边，对于边的两端节点，在跨部门知识图谱中添加相应的映射关系边。同时，将映射边的属性也同步至知识图谱中。例如，映射层中有“等同”关系边连接“成品率”与“合格率”，需在图谱中添加相应的“等同”边。

然后，删除知识图谱中原有的同名异义指标节点及相关边，保留具有统一语义表示的指标节点。删除图谱中与“成品率”和“合格率”相连的边，仅保留“合格率”节点，作为该语义概念的规范表述。

对于语义映射层中存在映射关系，而知识图谱中不存在对应节点的情况，直接将这些节点和边添加到知识图谱中。例如，映射层中“产量”与“产值”构成“交叉”关系，而图谱中缺失“产值”节点，此时添加“产值”节点和“交叉”映射边。

语义映射使跨部门知识图谱中的指标术语得到规范，同时通过映射关系边将相关指标连接起来，既消除了冗余和歧义，又保持了语义的丰富性和连续性。映射后的知识图谱包含了统一的语义和原始语义间的关联，使知识组织更加规范灵活。语义映射缓解了跨部门沟通障碍，为构建统一语义体系奠定了基础。在语义一致的前提下，融通各部门的业务知识，能够实现对业务活动的全局理解与优化决策。以“合格率”为例，通过语义映射厘清其与“一次检验合格率”的区别，前者反映最终产品质量，后者聚焦生产过程管控，二者形成递进关系。当最终产品合格率下降时，可追溯上游环节的一次检验合格率，发现引入缺陷的源头工序。语义统一后的知识关联，使质量管理从末端检测向源头把控延伸，实现了跨部门的质量协同。

步骤S2300，获取跨职能部门的第二数据集，所述第二数据集包括跨职能部门的实时业务参数和实时环境数据；基于第二数据集和语义映射后的跨部门知识图谱，得到融合后的跨部门知识图谱和语义关联度矩阵；

进一步地，如图7所示，步骤S2300包括：

步骤S2310，根据跨职能部门的实时业务参数，形成实时业务特征向量；

步骤S2320，根据跨职能部门的实时环境数据，形成实时环境特征向量；

步骤S2330，在语义映射后的跨部门知识图谱中融合实时业务特征向量和实时环境特征向量，形成融合后的跨部门知识图谱；

步骤S2340，基于融合后的跨部门知识图谱，计算部门间的语义关联度，生成N×N语义关联度矩阵，N为部门数量；

步骤S2350，对语义关联度矩阵进行归一化处理。

具体而言，第二数据集是指在知识图谱构建完成后，持续采集到的反映各部门最新业务运行状况的数据。与构建阶段使用的历史数据不同，第二数据集强调实时性，旨在为知识图谱提供最新的业务视角。实时业务参数可以包括订单量、生产计划执行进度、设备工况参数、质量检测结果等，它们刻画了业务流程的即时表现。实时环境数据可以包括上下游供需动态、行业发展态势、宏观经济走势等，它们反映了企业外部生态的变化。获取第二数据集，需要与业务部门的信息系统进行实时对接，并从外部渠道采集环境数据。数据采集过程中，要注意数据的时效性、完整性与准确性。通过将第二数据集融入语义映射后的跨部门知识图谱，使知识图谱与业务实际紧密结合，从而成为企业实施经营决策的重要依据。

实时业务特征向量是对各部门业务运行状态的量化表征。向量中的每个元素对应一项业务参数，参数值反映该业务要素的实时表现。构建实时业务特征向量，首先要确定向量的维度，即纳入多少个业务参数。通常根据各参数的业务重要性与数据可得性来筛选纳入的参数。然后，访问业务部门的实时数据接口，获取选定参数的当前值。这里的实时数据接口可以是生产执行系统(MES)、供应链管理系统(SCM)、仓储管理系统(WMS)等。接口访问需要处理身份认证、权限管控等问题，确保数据安全。对于不同接口返回的异构数据，需进行清洗、转换、统一表示，形成规范化的参数值。最后，将各参数实时值按约定顺序组装为向量，即实时业务特征向量。当业务参数发生变化时，实时业务特征向量也随之更新。以生产部门为例，实时业务特征向量可能包含“当前产能利用率”“当班次合格率”“设备开动率”等要素。通过实时业务特征向量，可以将分散的部门业务数据汇聚为统一的特征表示，为跨部门知识关联提供了基础。

将跨职能部门的业务运行状况量化为实时业务特征向量，建立了统一的、面向语义关联分析的数据表示。相较于原始的业务参数，实时业务特征向量具有固定的结构、一致的语义，降低了跨部门数据关联的难度。通过实时特征提取，原本难以直接比较的部门间业务数据被映射到同一向量空间，在语义层面具备了可计算性。这种特征化表示简化了原始数据的复杂性，凸显了业务要素间的关键语义关系。这为后续开展跨部门业务比对、影响分析、联动决策奠定了数据基础。

实时环境特征向量旨在对企业所处的宏观环境进行刻画。环境因素如行业政策、市场行情等，往往会对各个业务部门造成全局性的影响。通过感知环境变化，有助于企业及时应对、创新图变。构建实时环境特征向量，需先界定相关的环境要素。这需要从行业属性、产业链位置、竞争形势等角度开展分析。环境要素的筛选要兼顾重要性与可获得性，优选对各部门影响大且数据相对易得的要素。然后，访问各类外部数据源，获取各环境要素的实时值。外部数据源可以是行业协会、第三方研究机构、产业链上下游企业等。要与数据源建立长效的数据共享机制，明确数据使用的范围与频次。同时做好数据的异常值处理，辨别并校正不合理的极端值。最后，通过特征工程处理实时环境数据，提炼形成固定维度的实时环境特征向量。以家电制造企业为例，实时环境特征可能包括“房地产景气指数”、“消费者信心指数”、“关键原材料价格指数”等。实时环境特征向量使企业管理者能够以开放的视角审视内部管理，主动适应外部变化。

通过引入实时环境特征向量，使知识图谱获得对宏观环境的感知能力，有利于企业在复杂多变的外部形势下保持战略定力。由于环境因素往往会对各业务部门产生交叉影响，单一部门难以全面把握。而实时环境特征向量为跨部门协同提供了“神经末梢”，使各部门能基于一致的环境认知形成联动。当实时环境特征向量指示外部形势发生重大变化时，知识图谱可以快速计算出对各业务要素的影响，进而引导相关部门及时调整决策。从被动适应转为主动求变，增强了企业整体的环境应变能力。

融合后的跨部门知识图谱是以语义映射后的知识图谱为基座，叠加实时业务与环境特征而形成的。这一过程体现了从静态到动态、从概念到实例的语义增强。在技术实现上，通常采用图嵌入(Graph Embedding)技术将实时特征向量映射为知识图谱中的新节点，并基于特征间的关联度算法生成新的语义关联边。例如，实时业务特征向量中的“当前产能利用率”要素可映射为知识图谱中的“当前产能利用率”节点，并与“产量”节点建立关联边。实时特征向量中的要素值为新生成节点的属性。通过属性值的持续更新，知识图谱能够即时反映最新业务状态。在融合过程中，需注意新节点、新边与原有知识图谱的逻辑协调，避免语义冲突。另外，随着实时数据的持续写入，融合后的知识图谱规模将不断增大。要采取图谱分区、分层存储等优化措施，确保查询与推理效率。总之，融合后的跨部门知识图谱使原本偏重概念抽象的领域知识与实时业务数据充分结合，赋予了知识图谱分析当下、指导未来的能力。

融合后的跨部门知识图谱成为连接实时业务与环境的信息枢纽，使知识驱动的协同决策更加贴近业务实际。通过持续融合实时特征，知识图谱对业务全局的把握更加立体动态，协同优化的时效性、针对性显著提升。一方面，实时业务特征的融入使知识图谱能够精准刻画当前业务运行的强弱项，挖掘部门协同的“效益耦合点”，提出有的放矢的优化措施。另一方面，实时环境特征融入后，知识图谱对各部门“机会-威胁”形势的判断更加前瞻。由被动应对转为主动求索，有利于统筹内外部资源实现弯道超车。

语义关联度衡量了融合后知识图谱中各部门业务的相互影响强度。关联度越高，意味着部门间业务耦合度越大，需加强协同管控。计算语义关联度通常基于图数据的相似性算法，如随机游走算法、节点邻居算法等。这些算法考虑了知识图谱结构(如共享节点数)与语义(如边的权重)因素，能够全面评估部门间的关联度。为提升计算效率，通常在知识图谱中设置关联度阈值，过滤掉关联度极弱的冗余计算。语义关联度矩阵为N×N维，N为企业内部门数量。矩阵中(i',j')元素表示第i'个部门对第j'个部门的语义关联度。由于关联具有非对称性，矩阵往往并非对称阵。语义关联度矩阵动态刻画了企业内部各部门业务的交织影响网络，洞悉“一荣俱荣、一损俱损”的业务依存关系。依托关联度矩阵，可透视业务协同的薄弱环节，为体系化推进协同变革提供决策参考。

通过动态计算语义关联度，持续揭示部门间业务的隐性牵连，打破“信息茧房”，营造协同氛围。关联视角下，各部门深切意识到“单打独斗”的局限，主动寻求协同突破。一方面，高关联度预示协同创效潜力大。部门间应着力打通关键环节，实现优势互补、互促共进。另一方面，负向关联度高的部门是“协同雷区”，其决策失误会祸及全局，须审慎管控。此外，关联度矩阵还可用于部门绩效考核，将协同绩效纳入评价体系，形成荣辱与共的利益共同体，激发协同动力。

归一化处理是指通过数学变换，将原始关联度映射到[0,1]区间，形成统一且直观的度量。常用的归一化方法有线性归一化、对数归一化、指数归一化等，需根据关联度值域分布选择恰当的归一化函数。归一化后的语义关联度矩阵便于做横向比较。矩阵元素接近1，代表部门间关联度极强，蕴含着“同舟共济”的内在需求；矩阵元素接近0，则意味着部门间业务联系弱，存在“各自为政”的风险隐患。通过关联度聚类分析，可将企业内部门划分为若干“协同圈”，圈内协同效应强，是重点突破的“协同样板间”。而跨圈协同薄弱，需着力搭建部门协作的桥梁纽带。归一化后的语义关联度矩阵直观呈现了部门间的利益连接度，成为引导企业优化组织方式、流程机制的“配置图”。依照“协同圈”布局企业架构，配套协同激励机制，可最大化发挥协同效能，提升企业整体竞争力。通过关联度矩阵归一化，直观刻画部门间利益关联度，简化了协同管理难度。传统的部门划分多以职能为导向，而归一化语义关联度矩阵从业务实质出发，勾勒隐性的部门利益共同体，为企业组织重塑提供新思路。

步骤S2300通过持续引入实时业务与环境数据，保持知识图谱与业务实践同步，削减了知识图谱构建阶段使用历史数据而产生的时滞影响。这种“活的知识图谱”通过动态映射业务全景，增强了知识图谱对业务问题的分析溯源与趋势预判能力。同时，将实时数据嵌入统一的语义体系，使得不同部门的业务情报可以在语义层面融合关联、触发联动。这为跨部门协同优化提供了数据与知识基础。

步骤S2400，提取融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，依据语义关联度矩阵，动态调整融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，生成跨部门协同知识图谱。

进一步地，步骤S2400包括：

步骤S2410，从语义关联度矩阵中提取部门间的语义关联度，对于语义关联度高于预设的关联度阈值θ₃的部门对，以第一权重调整系数k₁来提升其相关节点和边的权重，第一权重调整系数k₁与语义关联度成正比关系；

步骤S2420，对于语义关联度小于或等于预设的关联度阈值θ₃的部门对，以第二权重调整系数k₂来降低其相关节点和边的权重，第二权重调整系数k₂与语义关联度成反比关系。

具体而言，在融合后的跨部门知识图谱基础上，考虑不同部门之间业务关联的紧密程度，对图谱中的节点和边进行权重调整，形成能够体现跨部门协同关系的知识图谱。其中，节点的权重体现该节点在跨部门协同中的重要性，边的权重反映连接节点之间协同关联的强度。权重调整的依据是语义关联度矩阵，该矩阵定量刻画了不同部门之间基于业务数据的语义相关性。权重调整包含两个方向：提升权重和降低权重。

语义关联度矩阵量化刻画了不同部门之间在业务数据语义层面的相关程度，是权重调整的重要依据。θ₃是判断部门间语义关联是否显著的阈值，需要在分析语义关联度分布的基础上，由业务专家经验设定，如0.8。对于语义关联度高于阈值θ₃(如0.8)的部门对，如部门E'和F'的语义关联度为0.9，说明二者在指标关联、流程衔接、决策协同等方面联系紧密，存在较大的协同优化空间，因而有必要突出其在协同知识图谱中的地位，提升相关节点和边的权重。k₁作为第一权重调整系数，其值随语义关联度增大而增大，即k₁与语义关联度成正比关系。以k₁=语义关联度为例，部门E'、F'的k₁取0.9，若它们之间的某个节点原权重为1，调整后的新权重=1×(1+k₁)=1×(1+0.9)=1.9，提升了90%。经k₁调整后，高语义关联部门在协同知识图谱中的联系将更加突出，相应的指标、流程、决策问题等将成为协同管理的重点关注对象。权重提升使得资源配置向协同需求大的领域倾斜，强化跨部门协作。

对于语义关联度低于阈值θ₃的部门对，如部门C'和D'的语义关联度为0.5，说明二者在业务层面的协同关联相对较弱，协同诉求不是最迫切的，为聚焦资源于重点协同领域，需要降低C'、D'之间相关节点和边的权重，弱化其在协同知识图谱中的影响力。k₂作为第二权重调整系数，其值随语义关联度降低而增大，即k₂与语义关联度成反比关系。以k₂=1-语义关联度为例，部门C'、D'的k₂=1-0.5=0.5，若它们之间的某个节点原权重为1，调整后的新权重=1×(1-k₂)=1×(1-0.5)=0.5，降低50%。经k₂调整后，低语义关联部门的联系强度在协同知识图谱中将有所降低，避免协同资源过于分散。k₂的应用旨在识别出协同关联相对较弱的领域，在聚焦高语义关联方向的同时，适度降低对边缘协同领域的关注和投入。

综上，跨部门协同知识图谱生成过程中的权重调整体现了基于语义关联的差异化协同资源配置思路。高语义关联揭示了跨部门协同的关键领域和着力点，需要予以重点关注和资源倾斜；而低语义关联领域的协同需求相对次要，资源投入应相应减少。这种差异化的权重调整有助于协同管理聚焦重点，提升资源利用效率。而量化的语义关联度为权重调整提供了客观依据，k₁和k₂进一步实现了权重调整幅度与语义关联度的适配，综合考虑了加强协同和聚焦重点的平衡。可以预见，跨部门协同知识图谱将为协同优化提供全局视角和落地抓手，成为连接分散业务、激发协同活力的重要工具。面向未来，随着业务复杂度不断提升，跨部门协同将成常态，亟需协同知识图谱激活组织活力，驱动协同升级。

步骤S3000，基于跨部门协同知识图谱，生成跨部门协同决策建议。

进一步地，步骤S3000包括：

步骤S3100，收集跨部门协同知识图谱中节点的操作时间序列数据，根据操作时间序列数据和预构建的时序依赖特征模型，得到节点间的时序依赖特征；

具体而言，从各部门的业务系统和日志中提取流程节点的操作记录，获取每个节点的时间序列。步骤S3100通过分析业务活动产生的操作时间序列，刻画流程节点间的时序依赖关系。操作时间序列数据记录了每个业务活动的开始和结束时间。通过对齐不同部门的操作日志，建立全局统一的时间序列。

在预处理阶段，需要进行时间格式的统一，并处理缺失值和异常值，以保证时间序列的完整性和准确性。常见的缺失值处理方法包括删除缺失记录、就近填充、插值等，异常值可通过箱线图等方法识别，并进行顶替或剔除。

预构建的时序依赖特征模型可以是统计模型或机器学习模型，用于从时间序列数据中提取节点间的时序依赖特征。以统计模型为例，可以计算节点间的时间延迟分布，即从节点G'的结束时间到节点H'的开始时间之间的时间间隔分布。时间延迟分布的集中程度反映了节点间的时序依赖强度，延迟分布的离散程度反映了节点间的时序依赖稳定性。

例如，对于两个连续的生产工序节点，时间延迟分布集中在1-2小时，说明这两个工序间存在紧密的时序依赖，前一工序的结束时间基本决定了后一工序的开始时间，两个工序高度同步。而如果时间延迟分布离散，如有的批次延迟1小时，有的延迟5小时，则表明两个工序的协调存在问题，时序依赖不稳定。

机器学习模型如RNN、LSTM等，可以考虑时间序列的长期依赖，挖掘节点间时序关系的深层模式。通过训练模型预测一个节点的操作时间序列，并将预测值与真实值的误差作为时序依赖强度的度量。预测误差越小，表明该节点的操作时间受其他节点的影响越大，时序依赖越强。

得到节点间的时序依赖特征后，可以为每个节点构建时序依赖特征向量。如节点对节点、、的时序依赖强度分别为0.8、0.5、0.1，则节点的时序依赖特征向量可表示为[0.8,0.5,0.1]。时序依赖特征向量刻画了节点在全局时序约束下的依赖关系，是后续融合分析的重要输入。

步骤S3100挖掘流程节点间隐含的时序依赖，对于优化流程、把控节奏至关重要。表面上并行的业务活动，可能存在隐含制约。揭示时序依赖有助于找出流程的瓶颈环节，优化任务排序和资源配置。引入预构建模型，可在大规模时序数据中高效准确地提取时序特征。人工分析时间序列费时费力且难以发现复杂模式。通过构建统计或机器学习模型，可以自动化地分析时序特征，并能适应不同业务场景。获得的时序依赖特征可量化表示节点间的同步程度，为业务流程监控提供预警指标。通过跟踪时序依赖强度变化，可及时发现流程节点的异常延迟或提前，进而优化节奏和资源调度。

步骤S3200，根据跨部门协同知识图谱的节点和边，以及预构建的语义交互特征模型，得到节点间的语义交互特征；

具体而言，步骤S3200通过对知识图谱结构化数据的深度探索，学习节点间的语义交互模式。知识图谱中，节点代表具体的业务要素(如指标、流程、决策等)，边代表业务要素间的关联。通过分析节点和边的语义交互，可以发现关键节点及其影响路径。

语义交互特征刻画了节点对其他节点的影响强度和方式。一个节点通过图中的边将影响传递给相邻节点，进而间接影响更远的节点。影响的强度与节点间的最短路径长度以及连接边的语义相关。

拿到知识图谱的节点和边数据后，第一步是对节点和边进行表示学习。通过Skip-gram、CBOW、DeepWalk等模型，可将节点映射到低维稠密向量空间，使语义相似的节点在向量空间中距离更近。对边的表示学习可采用TransE等模型，通过平移变换实现从头实体向量到尾实体向量的映射，编码了边的方向性语义。

在节点和边的向量表示的基础上，采用预训练的语义交互特征模型来学习节点的语义交互特征。语义交互特征模型采用图注意力网络(Graph Attention Network, GAT)，与传统图卷积网络相比，GAT对邻居节点的聚合引入了注意力机制，使得关键邻居获得更高的权重，而非关键邻居的影响被弱化。这符合业务要素交互的实际特点。

GAT中每个节点关注其邻居节点的重要程度，与注意力权重成正比。注意力权重通过计算节点表示的相似度得到。相似度越高，表明节点间语义关联越强，在聚合邻居节点信息时获得越高的权重。GAT每一层将节点原有特征与邻居节点传递的信息进行融合，经过多层的迭代更新，最终得到一个节点的语义交互特征表示。

通过分析节点间的语义交互特征，可以发现业务要素的关联模式。例如，在质量管理指标异常时，与质量指标语义交互强度高的节点可能是供应商变更、设备故障等上游因素，揭示了质量问题的根源。而与质量指标语义交互强度高的下游节点可能有客户满意度、退货率等，说明质量问题的影响已经扩散。围绕质量异常节点的语义交互特征，勾勒出一张影响网络图，有助于溯源分析和决策制定。

图注意力网络能自适应地关注不同邻居节点的重要程度，提取语义交互的关键特征。业务要素错综复杂，并非所有关联都是有效的。通过注意力机制对关键节点和关键路径赋予更高权重，使决策聚焦于主要矛盾。多层图注意力网络能探索节点间的高阶语义关联，揭示业务要素的隐含依赖。直接关联的节点在图的浅层就能发现，间接关联的节点需要更多层的信息传递才能挖掘。这有助于系统性地理解业务问题，制定根本方案。语义交互特征可用于预测节点状态变化的影响后果，辅助风险评估。了解节点间的影响传导路径，可预判某个业务指标的异常波及范围，提前采取措施，实现精准治理。

步骤S3300，融合时序依赖特征和语义交互特征，结合逻辑规则进行推理，生成跨部门协同决策建议。

进一步地，步骤S3300包括：

步骤S3310，将时序依赖特征和语义交互特征进行特征融合，形成融合特征向量；

步骤S3320，构建逻辑规则库，建立逻辑规则推理引擎；

步骤S3330，将融合特征向量输入逻辑规则推理引擎，进行推理，生成跨部门协同决策建议。

具体而言，特征融合是将两种不同视角提取的节点特征整合为统一表示的过程。时序依赖特征刻画了节点在时间维度上与其他节点的关联模式，如节点对的时滞相关性、格兰杰因果关系等。语义交互特征刻画了节点在图谱语义网络中的重要性及其与其他节点的语义相似度。这两类特征分别从时间依赖和语义关联的角度描述节点在知识图谱中的角色。将它们融合为一个向量，可形成对节点更全面的特征刻画。

特征融合的常用方法包括特征拼接(Concatenation)和特征加权求和。特征拼接是将两个特征向量首尾相连，形成更长的向量。特征向量拼接的优点是保留了原始特征的完整信息，但缺点是融合后的特征维度较高。当原始特征维度已经很高时，拼接会进一步加剧维度灾难。另一种融合方式是特征加权求和，通过加权求和，可将不同来源的特征映射到相同的维度，形成语义上的“混合”。权重系数的选取可以基于特征的判别能力，对预测结果影响更大的特征赋予更高权重。特征加权求和产生的融合特征维度与原始特征维度相同，一定程度上缓解了维度爆炸问题。但融合过程中可能损失部分原始特征信息。

融合后的特征向量表达了时序依赖特征和语义交互特征的联合语义，能够更好地支持后续任务。通过特征融合，使得异构特征可在同一语义空间中比较，发现跨部门业务数据之间的内在联系。这种特征融合是数据挖掘与机器学习中的常用技术，可应用于聚类、分类、关联规则挖掘等。在本场景中，通过提取并融合知识图谱节点的不同侧面特征，为挖掘跨部门协同关系创造了条件。融合特征可输入预测模型，找出更易产生交叉影响的指标、流程，识别需要跨部门协调的重点对象，发现促进协同或导致不协同的特征模式。据此可形成部门间沟通协作的抓手和共同优化的切入点。

逻辑规则是用于刻画变量之间因果依赖关系的IF-THEN形式语句。逻辑规则推理通过匹配规则前件条件，当条件满足时触发规则，得出相应的结论。构建逻辑规则库就是通过总结业务领域知识，将其形式化地表示为一系列规则。这些规则可源于领域专家经验、业务约束条件、管理规范等，囊括生产、质量、供应等方面的因果关系判断。例如：

IF[缺陷率上升]AND[原料质量下降]THEN[来料质检不合格]；

IF[关键工序能力指数>1.33]THEN[工艺满足生产要求]；

IF[原料价格上涨]AND[订单量下降]THEN[减少原料采购]；

规则中，前件(IF之后THEN之前)表示触发条件，后件(THEN之后)表示推理结果。将业务知识转化为逻辑规则，可使其以计算机可理解的方式被组织与应用。

在此基础上，需建立逻辑规则推理引擎，实现规则的自动触发与匹配。推理引擎通过匹配输入数据与规则库中规则的前件，当发现有规则被满足时，触发该规则，输出后件定义的推理结果。推理引擎的实现分为三个步骤：匹配、冲突消解和执行。匹配即检查输入数据能否满足某个或多个规则的前件条件。当多个规则前件被满足时，可能产生冲突。需要通过冲突消解策略决定执行哪个规则，如基于规则优先级，或基于规则的特异性(条件更具体的规则优先)。确定规则后，执行该规则，将其推理结果返回。

举例说明，输入数据显示：节点的特征满足“质量指标下降”且“生产速度提高”，匹配到规则“IF[质量指标下降]AND[生产速度提高]THEN[可能存在质量控制问题]”。该规则被触发并执行，输出推理结果“可能存在质量控制问题”。

逻辑规则推理的优点是具有可解释性，推理结果可溯源到触发的规则。这使得推理过程对业务人员是透明的，易于解读。同时，规则库可以持续更新与扩充，将新的业务知识添加进来，提升系统适应性。其不足之处在于需要领域专家参与知识获取与规则构建，成本较高。且规则库的覆盖面受制于专家知识的广度，应对未知场景的泛化能力不强。需要结合其他机器学习方法，弥补其局限性。

节点融合特征可作为逻辑规则推理的输入。推理引擎通过匹配节点特征与规则前件，识别出符合预设业务逻辑的特征组合，进而得出相应的推理结果。这一过程可应用于异常节点识别、瓶颈挖掘、机会发现等。

以识别异常节点为例，设计如下规则：

IF[质量指标下降幅度>10%]AND[工艺参数变更]THEN[工艺变更导致质量异常]；

某个节点的质量指标下降幅度为15%，其工艺参数发生变更。这一特征组合命中了上述规则。推理引擎据此判断该节点发生了“工艺变更导致质量异常”。系统生成预警信息并推送至质量和生产部门，提示关注这一节点，分析工艺变更的影响，采取纠偏措施。

基于逻辑规则推理的智能决策辅助具有三点积极作用：

1.触发式决策。被动等待已不适应动态变化的业务环境。基于实时数据流的规则触发可实现决策闭环，使管理从被动应对转为主动预防。

2.协同式决策。部门墙与信息孤岛导致决策视角的局限。跨部门数据融合与规则推理有助于厘清决策依赖，凝聚一致行动。

3.溯源式决策。缺乏有效机制追溯决策缘由，不利于持续优化。规则推理可提供决策依据，使决策过程可解释、可追溯，为复盘学习提供支撑。

举例说明，某企业运用该方案优化跨部门生产协同。通过融合生产、质量、供应数据构建知识图谱，提取关键节点的时序和语义特征并构建规则库。系统监测到一个物料供应节点的特征满足规则“IF[供应商绩效考核低于80分]AND[物料品质波动大]AND[到货周期延长]THEN[更换备选供应商]”。为避免供应风险扩散至生产环节，推理引擎及时输出“更换备选供应商”的决策建议，并基于知识图谱分析可能受影响的生产任务节点。生管部门据此调整生产计划，质量部门重点跟踪相关批次产品，多部门形成协同应对。

这一案例体现了融合特征与规则推理支持跨部门协同决策的典型路径，即打通数据流、集成业务规则、贯通部门行动。该方案有效提升了跨部门协同的及时性、有效性和可解释性，帮助企业强化数字化运营，提高风险应对能力。后续可结合纠偏效果数据，动态优化特征提取与规则设置，使协同机制持续迭代进化。

实施例2

本实施例在实施例1的基础之上，提供了一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理系统，如图8所示，包括：

图谱构建模块：用于获取跨职能部门的第一数据集，根据第一数据集，构建结构化数据表，基于结构化数据表，构建跨部门知识图谱；

图谱优化模块：从跨部门知识图谱中提取指标节点，识别语义冲突指标，生成指标语义冲突列表；基于指标语义冲突列表，构建语义映射后的跨部门知识图谱；获取跨职能部门的第二数据集，基于第二数据集和语义映射后的跨部门知识图谱，得到融合后的跨部门知识图谱和语义关联度矩阵；提取融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，依据语义关联度矩阵，动态调整融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，生成跨部门协同知识图谱；

决策推理模块：基于跨部门协同知识图谱，生成跨部门协同决策建议。

图谱构建模块中，所述第一数据集包括跨职能部门的指标定义文档、业务流程描述文档和历史决策记录；所述跨职能部门包括生产部门、质量管理部门和供应链部门。

图谱构建模块中，所述根据第一数据集，构建结构化数据表包括：

步骤S1210，从指标定义文档中提取指标名称A、第一关系类型和指标名称B，形成指标信息三元组；其中，指标名称A为指标信息三元组的主语，第一关系类型为指标信息三元组的谓语，指标名称B为指标信息三元组的宾语；所述第一关系类型包括计算关系、影响关系和组成关系；

步骤S1220，从业务流程描述文档中提取流程节点A'、第二关系类型和流程节点B'，形成流程三元组；其中，流程节点A'为流程三元组的主语，第二关系类型为流程三元组的谓语，流程节点B'为流程三元组的宾语；所述第二关系类型包括时序关系和逻辑关系；

步骤S1230，从历史决策记录中提取决策事件、第三关系类型、决策问题或方案，形成决策信息三元组；其中，决策事件为决策信息三元组的主语，第三关系类型为决策信息三元组的谓语，决策问题或方案为决策信息三元组的宾语；所述第三关系类型包括决策事件与决策问题的关系、决策事件与决策方案的关系；

步骤S1240，基于指标信息三元组、流程三元组和决策信息三元组，构建结构化数据表，结构化数据表包括三元组主语、三元组谓语和三元组宾语。

图谱构建模块中，所述基于结构化数据表，构建跨部门知识图谱包括：

步骤S1310，将三元组主语和三元组宾语映射为跨部门知识图谱中的节点，三元组谓语映射为节点间的有向边；所述跨部门知识图谱中的节点包括指标节点、流程节点和决策节点；

步骤S1320，提取第一数据集中的属性信息，根据属性信息为节点添加属性，生成节点属性；所述节点属性包括指标节点属性信息、流程节点属性信息和决策节点属性信息；所述指标节点属性信息包括指标名称、指标定义和责任部门；

步骤S1330，对跨部门知识图谱中的节点进行语义类型标注，并为节点添加初始节点权重；

步骤S1340，对跨部门知识图谱中的有向边进行语义类型标注，并为有向边添加初始边权重；

步骤S1350，对跨部门知识图谱进行优化。

所述步骤S1350包括：

步骤S1351，计算跨部门知识图谱中节点之间的语义相似度SI，将语义相似度SI大于预设的第一相似度阈值θ₁的节点，定义为同义概念节点；

步骤S1352，在同义概念节点之间添加同义关系边；

步骤S1353，识别跨部门知识图谱中的上下位概念节点，在上下位概念节点之间添加属于关系边。

图谱优化模块中，所述生成指标语义冲突列表包括：

步骤S2110，检索跨部门知识图谱中所有的指标节点，提取指标节点属性信息；

步骤S2120，对指标节点属性信息中的指标名称、指标定义进行向量化表示，形成指标节点所对应指标的指标向量；

步骤S2130，计算各个指标的指标向量之间的相似度S₁，设置第二相似度阈值θ₂，对于相似度S₁高于θ₂但责任部门不同的指标对，标记为语义冲突指标，加入指标语义冲突列表。

图谱优化模块中，所述构建语义映射后的跨部门知识图谱包括：

步骤S2210，对于指标语义冲突列表中的每个指标对，查询预设的语义映射规则库，匹配映射规则；所述语义映射规则采用IF-THEN形式表示；

步骤S2220，根据匹配到的映射规则，添加指标对中两个语义冲突指标间的映射关系边和映射属性，形成跨部门语义映射层；

步骤S2230，将跨部门语义映射层融入跨部门知识图谱，形成语义映射后的跨部门知识图谱。

图谱优化模块中，所述得到融合后的跨部门知识图谱和语义关联度矩阵包括：

步骤S2310，根据跨职能部门的实时业务参数，形成实时业务特征向量；

步骤S2320，根据跨职能部门的实时环境数据，形成实时环境特征向量；

步骤S2330，在语义映射后的跨部门知识图谱中融合实时业务特征向量和实时环境特征向量，形成融合后的跨部门知识图谱；

步骤S2340，基于融合后的跨部门知识图谱，计算部门间的语义关联度，生成N×N语义关联度矩阵，N为部门数量；

步骤S2350，对语义关联度矩阵进行归一化处理。

图谱优化模块中，所述生成跨部门协同知识图谱包括：

步骤S2410，从语义关联度矩阵中提取部门间的语义关联度，对于语义关联度高于预设的关联度阈值θ₃的部门对，以第一权重调整系数k₁来提升其相关节点和边的权重，第一权重调整系数k₁与语义关联度成正比关系；

步骤S2420，对于语义关联度小于或等于预设的关联度阈值θ₃的部门对，以第二权重调整系数k₂来降低其相关节点和边的权重，第二权重调整系数k₂与语义关联度成反比关系。

决策推理模块中，所述基于跨部门协同知识图谱，生成跨部门协同决策建议包括：

步骤S3100，收集跨部门协同知识图谱中节点的操作时间序列数据，根据操作时间序列数据和预构建的时序依赖特征模型，得到节点间的时序依赖特征；

步骤S3200，根据跨部门协同知识图谱的节点和边，以及预构建的语义交互特征模型，得到节点间的语义交互特征；

步骤S3300，融合时序依赖特征和语义交互特征，结合逻辑规则进行推理，生成跨部门协同决策建议。

所述步骤S3300包括：

步骤S3310，将时序依赖特征和语义交互特征进行特征融合，形成融合特征向量；

步骤S3320，构建逻辑规则库，建立逻辑规则推理引擎；

步骤S3330，将融合特征向量输入逻辑规则推理引擎，进行推理，生成跨部门协同决策建议。

另外，本申请的实施方式中提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明，以免过多赘述。

如上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明。应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式，并不用于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取跨职能部门的第一数据集，根据第一数据集，构建结构化数据表，基于结构化数据表，构建跨部门知识图谱；

从跨部门知识图谱中提取指标节点，识别语义冲突指标，生成指标语义冲突列表；基于指标语义冲突列表，构建语义映射后的跨部门知识图谱；获取跨职能部门的第二数据集，基于第二数据集和语义映射后的跨部门知识图谱，得到融合后的跨部门知识图谱和语义关联度矩阵；提取融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，依据语义关联度矩阵，动态调整融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，生成跨部门协同知识图谱；

基于跨部门协同知识图谱，生成跨部门协同决策建议。

2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，其特征在于，所述第一数据集包括跨职能部门的指标定义文档、业务流程描述文档和历史决策记录；所述跨职能部门包括生产部门、质量管理部门和供应链部门；

所述根据第一数据集，构建结构化数据表包括：

从指标定义文档中提取指标名称A、第一关系类型和指标名称B，形成指标信息三元组；其中，指标名称A为指标信息三元组的主语，第一关系类型为指标信息三元组的谓语，指标名称B为指标信息三元组的宾语；

从业务流程描述文档中提取流程节点A'、第二关系类型和流程节点B'，形成流程三元组；其中，流程节点A'为流程三元组的主语，第二关系类型为流程三元组的谓语，流程节点B'为流程三元组的宾语；

从历史决策记录中提取决策事件、第三关系类型、决策问题或方案，形成决策信息三元组；其中，决策事件为决策信息三元组的主语，第三关系类型为决策信息三元组的谓语，决策问题或方案为决策信息三元组的宾语；

基于指标信息三元组、流程三元组和决策信息三元组，构建结构化数据表，结构化数据表包括三元组主语、三元组谓语和三元组宾语。

3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，其特征在于，所述基于结构化数据表，构建跨部门知识图谱包括：

将三元组主语和三元组宾语映射为跨部门知识图谱中的节点，三元组谓语映射为节点间的有向边；所述跨部门知识图谱中的节点包括指标节点、流程节点和决策节点；

提取第一数据集中的属性信息，根据属性信息为节点添加属性，生成节点属性；所述节点属性包括指标节点属性信息、流程节点属性信息和决策节点属性信息；所述指标节点属性信息包括指标名称、指标定义和责任部门；

对跨部门知识图谱中的节点进行语义类型标注，并为节点添加初始节点权重；

对跨部门知识图谱中的有向边进行语义类型标注，并为有向边添加初始边权重；对跨部门知识图谱进行优化。

4.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，其特征在于，所述对跨部门知识图谱进行优化包括：

计算跨部门知识图谱中节点之间的语义相似度SI，将语义相似度SI大于预设的第一相似度阈值θ₁的节点，定义为同义概念节点；

在同义概念节点之间添加同义关系边；

识别跨部门知识图谱中的上下位概念节点，在上下位概念节点之间添加属于关系边。

5.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，其特征在于，所述生成指标语义冲突列表包括：

检索跨部门知识图谱中所有的指标节点，提取指标节点属性信息；

对指标节点属性信息中的指标名称、指标定义进行向量化表示，形成指标节点所对应指标的指标向量；

计算各个指标的指标向量之间的相似度S₁，设置第二相似度阈值θ₂，对于相似度S₁高于θ₂但责任部门不同的指标对，标记为语义冲突指标，加入指标语义冲突列表。

6.根据权利要求5所述的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，其特征在于，所述构建语义映射后的跨部门知识图谱包括：

对于指标语义冲突列表中的每个指标对，查询预设的语义映射规则库，匹配映射规则；所述语义映射规则采用IF-THEN形式表示；

根据匹配到的映射规则，添加指标对中两个语义冲突指标间的映射关系边和映射属性，形成跨部门语义映射层；

将跨部门语义映射层融入跨部门知识图谱，形成语义映射后的跨部门知识图谱。

7.根据权利要求6所述的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，其特征在于，所述第二数据集包括跨职能部门的实时业务参数和实时环境数据；

所述得到融合后的跨部门知识图谱和语义关联度矩阵包括：

根据跨职能部门的实时业务参数，形成实时业务特征向量；

根据跨职能部门的实时环境数据，形成实时环境特征向量；

在语义映射后的跨部门知识图谱中融合实时业务特征向量和实时环境特征向量，形成融合后的跨部门知识图谱；

基于融合后的跨部门知识图谱，计算部门间的语义关联度，生成N×N语义关联度矩阵，N为部门数量。

8.根据权利要求7所述的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，其特征在于，所述生成跨部门协同知识图谱包括：

从语义关联度矩阵中提取部门间的语义关联度，对于语义关联度高于预设的关联度阈值θ₃的部门对，以第一权重调整系数k₁来提升其相关节点和边的权重，第一权重调整系数k₁与语义关联度成正比关系；

对于语义关联度小于或等于预设的关联度阈值θ₃的部门对，以第二权重调整系数k₂来降低其相关节点和边的权重，第二权重调整系数k₂与语义关联度成反比关系。

9.根据权利要求8所述的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，其特征在于，所述基于跨部门协同知识图谱，生成跨部门协同决策建议包括：

收集跨部门协同知识图谱中节点的操作时间序列数据，根据操作时间序列数据和预构建的时序依赖特征模型，得到节点间的时序依赖特征；

根据跨部门协同知识图谱的节点和边，以及预构建的语义交互特征模型，得到节点间的语义交互特征；

将时序依赖特征和语义交互特征进行特征融合，形成融合特征向量；

构建逻辑规则库，建立逻辑规则推理引擎；

将融合特征向量输入逻辑规则推理引擎，进行推理，生成跨部门协同决策建议。

10.一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理系统，其用于实现权利要求1-9中任一项所述的一种基于知识图谱的语义关联和逻辑规则的推理方法，其特征在于，所述系统包括：

图谱构建模块：用于获取跨职能部门的第一数据集，根据第一数据集，构建结构化数据表，基于结构化数据表，构建跨部门知识图谱；

图谱优化模块：从跨部门知识图谱中提取指标节点，识别语义冲突指标，生成指标语义冲突列表；基于指标语义冲突列表，构建语义映射后的跨部门知识图谱；获取跨职能部门的第二数据集，基于第二数据集和语义映射后的跨部门知识图谱，得到融合后的跨部门知识图谱和语义关联度矩阵；提取融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，依据语义关联度矩阵，动态调整融合后的跨部门知识图谱的各节点和边的权重，生成跨部门协同知识图谱；

决策推理模块：基于跨部门协同知识图谱，生成跨部门协同决策建议。