[发明专利]基于知识图谱关联分析的兴趣点查询方法及系统

权利要求书

1.一种基于知识图谱关联分析的兴趣点查询方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：提取兴趣点实体；

步骤2：根据所述兴趣点实体构建兴趣点实体关系网络；

步骤3：根据所述兴趣点实体关系网络进行兴趣点知识推荐，辅助用户决策。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱关联分析的兴趣点查询方法，其特征在于，所述步骤1包括如下步骤：

步骤1.1：进行候选兴趣点实体的选取；

步骤1.2：从所述候选兴趣点实体中过滤抽取关键词，提取兴趣点实体。

3.根据权利要求2所述的基于知识图谱关联分析的兴趣点查询方法，其特征在于，所述步骤1.1包括如下步骤：

输入步骤；输入兴趣点领域用户数据集D；

过程步骤：遍历所述数据集D，得到筛选后的候选兴趣点实体集S；

输出步骤：输出筛选后的候选兴趣点实体集S。

4.根据权利要求3所述的基于知识图谱关联分析的兴趣点查询方法，其特征在于，所述过程步骤还包括如下步骤：

过程步骤1：构建空的候选兴趣点实体集S；

过程步骤2：对所述数据集D中的每条签到样本Xi分词，得到词汇集Wi；

过程步骤3：对所述词汇集Wi中内容进行关键词提取作为实体集Si；

过程步骤4：将所述实体集Si的内容追加到候选兴趣实体集S中；

过程步骤5：遍历所述候选兴趣点实体集S。

5.根据权利要求4所述的基于知识图谱关联分析的兴趣点查询方法，其特征在于，所述过程步骤5还包括：对所述候选兴趣点实体集S中的每个实体集Si在剩余实体中遍历相同语义的实体集Sj，在候选兴趣点实体集S中删除遍历相同语义的实体集Sj。

6.根据权利要求1所述的基于知识图谱关联分析的兴趣点查询方法，其特征在于，所述步骤2包括如下步骤：

属性遍历步骤：当所述兴趣点实体之间的强相关性进行连接，知识图谱中存在兴趣点实体具有相同的父实体时，通过父实体能够连接具有一阶关联的兴趣点实体；

上下文特征实体遍历步骤：当知识图谱中具有上下位关系的兴趣点实体时，推测在事件发生后的下一步操作或必要条件；

多路径遍历对比步骤：当构建的兴趣点领域知识图谱中，兴趣点实体和兴趣点实体之间的关系是网状的，存在两个实体之间通过多种遍历逻辑推理得到，即由一个实体到另一个实体之间有多个连接关系时，根据边的权重计算得到实体之间的相关度；通过多路径遍历算法得到当用户发生某个实体表示的行为时，预测出用户后续会发生的多个行为。

7.一种基于知识图谱关联分析的兴趣点查询系统，其特征在于，应用权利要求1-6任一所述的基于知识图谱关联分析的兴趣点查询方法，包括如下模块：

模块M1：提取兴趣点实体；

模块M2：根据所述兴趣点实体构建兴趣点实体关系网络；

模块M3：根据所述兴趣点实体关系网络进行兴趣点知识推荐，辅助用户决策。

8.根据权利要求7所述的基于知识图谱关联分析的兴趣点查询系统，其特征在于，所述模块M1包括如下模块：

模块M1.1：进行候选兴趣点实体的选取；

模块M1.2：从所述候选兴趣点实体中过滤抽取关键词。

9.根据权利要求8所述的基于知识图谱关联分析的兴趣点查询系统，其特征在于，所述模块M1.1包括如下模块：

输入模块；输入兴趣点领域用户数据集D；

过程模块：遍历所述数据集D，得到筛选后的候选兴趣点实体集S；

输出模块：输出筛选后的候选兴趣点实体集S。

10.根据权利要求9所述的基于知识图谱关联分析的兴趣点查询系统，其特征在于，所述过程模块还包括如下模块：

过程模块M1：构建空的候选兴趣点实体集S；

过程模块M2：对所述数据集D中的每条签到样本Xi分词，得到词汇集Wi；

过程模块M3：对所述词汇集Wi中内容进行关键词提取作为实体集Si；

过程模块M4：将所述实体集Si的内容追加到候选兴趣实体集S中；

过程模块M5：遍历所述候选兴趣点实体集S。