[发明专利]用于开源数据热度分析的事件图谱构建与查询方法及系统

说明书

本发明公开一种用于开源数据热度分析的事件图谱构建与查询方法及系统，该方法包括：通过哈希表构建事件图谱的表示模型并根据导入开源事件数据初始化，更新图谱的顶点哈希表和边哈希表；根据新到达事件数据递增维护事件图谱，更新图谱的边属性哈希表；基于更新的顶点哈希表、边哈希表或边属性哈希表实现热度查询。用于解决现有技术中由于全球开源时间数据规模大导致图谱对不同事件记录存在冗余和重叠等问题，实现精简表示关联时空事件，高效支持国际关系事件热度分析等查询。

技术领域

本发明涉及数据分析处理技术领域，具体是一种用于开源数据热度分析的事件图谱构建与查询方法及系统。

背景技术

开源国际关系事件数据已经成为重要的大数据资源，能有效辅助开展国际关系精准研判。以GDELT为例，其提供的开源事件数据涉及了全球不同地理区域、不同时间段的海量事件。热度分析统计特定事件实体、事件类型、时间区间、空间区域的热度，支持热点事件挖掘分析，是数据挖掘的常用功能。然而，由于事件数据规模大，事件相互关联性强，高效存储和挖掘国际关系事件热度，快速提供查询结果是热度分析的核心。

随着大规模知识获取和知识推理技术的进步，知识图谱技术已经成为知识存储和分析的主流工具。知识图谱利用网络拓扑结构描述实体和实体之间的相互关系，具有结构灵活，表达能力强，适用范围广的特点。目前的知识图谱通常用于编码静态的实体和实体之间关联关系的知识，然而，全球开源事件数据规模大，覆盖范围涉及不同空间和不同时间段，不同的事件记录可能存在冗余和重叠属性域，要求知识图谱构建系统能够精简表示关联时空事件，高效支持国际关系事件热度分析等查询。

发明内容

本发明提供用于开源数据热度分析的事件图谱构建与查询方法及系统，用于克服现有技术中由于全球开源时间数据规模大导致图谱对不同事件记录存在冗余和重叠等缺陷，实现精简表示关联时空事件，高效支持国际关系事件热度分析等查询。

为实现上述目的，本发明提供一种用于开源数据热度分析的事件图谱递增构建与查询方法，包括：

步骤1，通过哈希表构建事件图谱的表示模型并根据导入开源事件数据初始化，更新图谱的顶点哈希表和边哈希表；

步骤2，根据新到达事件数据递增维护事件图谱，更新图谱的边属性哈希表；

步骤3，基于更新的顶点哈希表、边哈希表或边属性哈希表实现热度查询。

为实现上述目的，本发明还提供一种用于开源数据热度分析的事件图谱递增构建与查询系统，包括处理器及与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有用于开源数据热度分析的事件图谱递增构建与查询程序，所述处理器运行用于开源数据热度分析的事件图谱递增构建与查询程序时执行上述方法的步骤。

本发明提供的用于全球开源事件数据热度分析的事件图谱递增精简构建与查询方法及系统，采取哈希表精简存储顶点集合与边集合的属性并实现动态递增维护，提供边热度、顶点热度、时间范围热度、空间范围热度等在线查询功能。与现有的静态知识图谱方法相比，能够避免存储原始事件记录的冗余信息，支持常数时间的键值对访问，支持全球范围的开源事件数据的深度热度分析。

附图说明

图1为本发明实施例一提供用于全球开源事件数据热度分析的事件图谱递增精简构建与查询方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，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的一部分实施例，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作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。

另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。