[发明专利]一种电力系统的知识图谱构建方法及系统

权利要求书

1.一种电力系统的知识图谱构建方法，其特征在于，包括：

获取电力系统各业务部门的关系型数据库；

分别构建各关系型数据库的图模型，所述图模型表征各关系型数据库包含的节点间关联关系；

基于所述图模型分别构建各关系型数据库的知识三元组集，所述知识三元组表征各关系型数据库包含的实体间关联关系；

根据节点及对应属性值的相似度，将各关系型数据库对应的图模型进行融合，形成全局图模型；

根据知识三元组集中实体包含的节点及对应属性值的相似度，对全局图模型中的知识三元组集进行融合，形成融合后的全局图模型；

将融合后的全局图模型输入图数据库中，形成电力系统的知识图谱。

2.根据权利要求1所述的电力系统的知识图谱构建方法，其特征在于，分别构建各关系型数据库的图模型的步骤，包括：

分析各关系型数据库的数据库表结构，获取主键和外键信息；

将数据库表转换为节点及其属性的信息，以及将外键转换为边及其属性的信息；

利用节点及其属性和边及其属性的信息，将数据库表之间通过外键关联的方式转换为“第一节点-边-第二节点”的三元组模型。

3.根据权利要求2所述的电力系统的知识图谱构建方法，其特征在于，所述基于所述图模型分别构建各关系型数据库的知识三元组集的步骤，包括：

将数据表中数据的主键作为对应数据的第一实体的名称；

将数据表中数据的外键作为实体之间的关系名称，并将外键对应的另一数据表的主键作为对应数据的第二实体名称；

分别构建各关系型数据库的“第一实体-关系-第二实体”的知识三元组。

4.根据权利要求1所述的电力系统的知识图谱构建方法，其特征在于，所述根据节点及对应属性值的相似度，将各关系型数据库对应的图模型进行融合，形成全局图模型的步骤，包括：

获取第一图模型和第二图模型中的节点名称和属性名称，分别组成矩阵第一矩阵和第二矩阵；

将第一矩阵和第二矩阵中的元素进行词向量的相似度计算，得到第一矩阵和第二矩阵中的共指度指数矩阵；

将共指度指数矩阵中的共指度指数超过预设阈值的同一对类型数据进行融合，将其中一个类型数据的名称作为融合后的名称，形成全局图模型。

5.根据权利要求1所述的电力系统的知识图谱构建方法，其特征在于，所述根据知识三元组集中实体包含的节点及对应属性值的相似度，对全局图模型中的知识三元组集进行融合，形成融合后的全局图模型的步骤，包括：

将每两个知识三元组中包含的节点值和属性值进行词向量相似度计算，得到节点共指度指数；

当节点共指度指数超过预设阈值时，其对应的属性值根据全局图模型进行融合。

6.根据权利要求3所述的电力系统的知识图谱构建方法，其特征在于，在形成融合后的全局图模型的步骤之后，及将融合后的全局图模型输入图数据库中，形成电力系统的知识图谱的步骤之前，还包括：

获取人工输入的修改信息，所述修改信息包括节点、属性、实体或边中的至少之一；

根据所述修改信息对所述融合后的全局图模型进行优化；

根据优化后的全局图模型对知识三元组集进行调整。

7.根据权利要求1所述的电力系统的知识图谱构建方法，其特征在于，所述根据优化后的全局图模型对知识三元组集进行调整的步骤，包括：

获取知识三元组的修改信息；

将原知识三元组的节点属性值进行消歧去重，形成属性值集合；

修改对应的节点及原知识三元组中指向该节点的边。