[发明专利]基于多维度的知识图谱的融合方法、装置及计算机设备

说明书

本发明公开了一种基于多维度的知识图谱的融合方法、装置及计算机设备，该方法包括：获取来自多个数据源的实体的数据并进行数据清洗；从清洗后的数据中抽取每一数据源中的实体、实体属性以及各实体之间的连接关系；根据预设的实体融合规则对每一数据源中的实体进行融合；根据预设的属性相似度规则对每一数据源之间的实体的属性进行融合；根据每一数据源中融合后的实体、融合后的实体属性、各实体之间的连接关系构建每一数据源的知识图谱；根据预设的图谱匹配规则对每一数据源的知识图谱进行融合，得到融合后的知识图谱。本发明基于知识图谱技术，在对知识图谱的融合过程中，实现了多数据源的实体的融合，提高了知识图谱中实体的准确性。

技术领域

本发明涉及数据分析技术，尤其涉及一种基于多维度的知识图谱的融合方法、装置及计算机设备。

背景技术

知识图谱(Knowledge Graph)，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。通常需要利用到多种不同的数据源进行知识图谱的构建，而在知识图谱的构建过程中，实体融合是一项重要的工作。现有技术中，采用多种不同的数据源构建企业知识图谱时，在进行实体融合过程中主要是针对企业实体的融合并基于相似度或基于企业实体结构组合的单一层面进行展开，但是在融合过程中不仅无法保证企业实体融合的准确性，而且无法实现对企业名称做了变更的企业进行融合、无法实现企业名称中特有词结构部分进行缩减的企业进行融合、无法实现企业名称中存在错别字的企业进行融合。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于多维度的知识图谱的融合方法、装置及计算机设备，旨在解决相关技术中采用多个数据源进行实体融合时无法提高实体融合的准确性的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于多维度的知识图谱的融合方法，其包括：

获取来自多个数据源的实体的数据并对所获取的数据进行数据清洗，得到清洗后的数据；

从所述清洗后的数据中抽取每一数据源中的实体、每一数据源中的实体属性以及每一数据源中的各实体之间的连接关系；

根据预设的实体融合规则对所述每一数据源中的实体进行融合，得到每一数据源中融合后的实体；

根据预设的属性相似度规则对所述每一数据源之间的实体属性进行融合，得到融合后的实体属性；

根据所述每一数据源中融合后的实体、所述融合后的实体属性、所述每一数据源中的各实体之间的连接关系构建每一数据源的知识图谱；

根据预设的图谱匹配规则对所述每一数据源的知识图谱进行融合，得到融合后的知识图谱。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于多维度的知识图谱的融合装置，其包括：

第一获取单元，用于获取来自多个数据源的实体的数据并对所获取的数据进行数据清洗，得到清洗后的数据；

抽取单元，用于从所述清洗后的数据中抽取每一数据源中的实体、每一数据源中的实体属性以及每一数据源中的各实体之间的连接关系；

第一融合单元，用于根据预设的实体融合规则对所述每一数据源中的实体进行融合，得到每一数据源中融合后的实体；

第二融合单元，用于根据预设的属性相似度规则对所述每一数据源之间的实体属性进行融合，得到融合后的实体属性；

构建单元，用于根据所述每一数据源中融合后的实体、所述融合后的实体属性、所述每一数据源中的各实体之间的连接关系构建每一数据源的知识图谱；

第三融合单元，用于根据预设的图谱匹配规则对所述每一数据源的知识图谱进行融合，得到融合后的知识图谱。