[发明专利]一种基于动态图谱的实体相关性获取方法

说明书

本发明属于相关性分析技术领域，具体公开一种基于动态图谱的实体相关性获取方法，包括如下步骤：S1：建立初始知识图谱；S2：获取动态知识图谱；S3：提取搜索词语信息中的搜索实体；S4：根据搜索实体进行图计算，得到与搜索实体相关的所有目标实体；S5：获取每个目标实体与搜索实体的相似度；S6：根据所有目标实体与搜索实体，以及所有目标实体与搜索实体的相似度，得到实体相关性结果。本发明解决了现有技术存在的缺乏直接进行相关性分析方法和无法直观获取相关性结果的问题。

技术领域

本发明属于相关性分析技术领域，具体涉及一种基于动态图谱的实体相关性获取方法。

背景技术

相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。相关分析与回归分析之间的区别：回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系，以便用一个变量去预测另一个变量；相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性。相关分析在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等方面都有应用。

相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。在一段时期内出生率随经济水平上升而上升，这说明两指标间是正相关关系；而在另一时期，随着经济水平进一步发展，出现出生率下降的现象，两指标间就是负相关关系。

在数字化的现代，越来越倡导用数据说话。在数据分析中，相关性分析是最常见的一种方式。知识图谱在相关性分析中起着重要的作用。但是大多数现有的知识图谱具有信息滞后性，不具有实时性更新数据的功能。并且随着信息时代的发展，信息数据量不断扩大，数十亿节点的数据量使用户无法直接获取需要的内容进行相关性分析，也无法直观地获取相关性分析结果。

发明内容

本发明旨在于至少在一定程度上解决上述技术问题之一。

为此，本发明目的在于提供一种基于动态图谱的实体相关性获取方法，用于解决现有技术存在的缺乏直接进行相关性分析方法和无法直观获取相关性结果的问题。

本发明所采用的技术方案为：

一种基于动态图谱的实体相关性获取方法，包括如下步骤：

S1：建立初始知识图谱；

S2：对初始知识图谱进行实时信息更新，得到动态知识图谱；

S3：获取用户输入的搜索词语信息，提取搜索词语信息中的搜索实体；

S4：基于动态知识图谱，根据搜索实体进行图计算，并将与搜索实体无关的其它实体进行淡化处理，得到与搜索实体相关的所有目标实体；

S5：获取每个目标实体与搜索实体的相似度；

S6：根据所有目标实体与搜索实体，以及所有目标实体与搜索实体的相似度，得到实体相关性结果。

进一步地，步骤S1的具体方法为：获取原始数据信息，并对原始数据信息进行存储和处理，得到初始知识图谱。

进一步地，步骤S2的具体步骤为：

S2-1：实时获取最新数据信息，将最新数据信息作为参照实体；

S2-2：抽取初始知识图谱中的现有实体，将参照实体与现有实体进行比对，得到对比结果；

S2-3：若对比结果显示有误，则对参照实体与对比实体进行人工判断审核，选出最终标准实体；

若对比结果显示无误，将现有实体作为最终标准实体；

S2-4：重复步骤S2-1至S2-3，根据最终标准实体，得到动态知识图谱。