[发明专利]一种多源异构情报数据的ELP模型的构建方法

权利要求书

1.一种多源异构情报数据的ELP模型的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1、收集大量的情报数据；

步骤S2、对收集到的情报数据进行分类；

步骤S3、读取情报数据；

步骤S4、将读取的情报数据转换成ELP模型；

步骤S5、保存ELP模型；

所述的步骤S3具体包括：

步骤S301、根据分类结果加载情报数据，并加载保存的情报数据特征；

步骤S302、通过情报数据特征来识别加载的情报数据；如果正确识别，则读取所述情报数据；如果未能正确识别，则到步骤S303；

步骤S303、维护未能正确识别的情报数据；

步骤S304、保存维护后的情报数据及其对应的数据特征，返回步骤S301。

2.根据权利要求1所述的一种多源异构情报数据的ELP模型的构建方法，其特征在于：所述的步骤S2具体包括：

步骤S201、对情报数据按来源分类，如果成功，则输出分类结果；如果失败，则到步骤S202；

步骤S202、对情报数据按分类模型分类，如果成功，则输出分类结果，如果失败，则退出。

3.根据权利要求2所述的一种多源异构情报数据的ELP模型的构建方法，其特征在于：所述分类模型采用的是决策树算法中的Cart算法。

4.根据权利要求1所述的一种多源异构情报数据的ELP模型的构建方法，其特征在于：所述的情报数据特征的结构是键值对的形式。

5.根据权利要求1所述的一种多源异构情报数据的ELP模型的构建方法，其特征在于：所述步骤S302具体包括：用加载的情报数据的数据特征与保存的情报数据特征进行比对，如果能完全匹配，则说明加载的情报数据被正确识别；如果匹配不成功，则说明加载的情报数据未被正确的识别。

6.根据权利要求1所述的一种多源异构情报数据的ELP模型的构建方法，其特征在于：所述的步骤S4具体包括：

步骤S401、分别提取情报数据中的实体、情报数据中的链接以及情报数据中的实体和链接的属性；

步骤S402、使用实体对齐技术对提取到的实体做融合合并；

步骤S403、使用链接对齐技术对融合合并的实体所对应的链接做融合合并；

步骤S404、使用属性对齐技术对融合合并的实体和融合合并的链接所对应的属性做融合合并；

步骤S405、由融合合并的实体、融合合并的链接、融合合并的属性构建ELP模型。

7.根据权利要求6所述的一种多源异构情报数据的ELP模型的构建方法，其特征在于：所述的实体的提取，是使用正则表达式技术和命名实体识别技术实现的。

8.根据权利要求6所述的一种多源异构情报数据的ELP模型的构建方法，其特征在于：所述的链接的提取，是使用正则表达式技术和实体关系抽取技术实现的。

9.根据权利要求6所述的一种多源异构情报数据的ELP模型的构建方法，其特征在于：所述的属性的提取，是使用正则表达式技术实现的。