[发明专利]一种融合多源异构数据的产业园知识图谱构建方法及系统

说明书

本发明提出了一种融合多源异构数据的产业园知识图谱构建方法及系统，通；对不同来源的关于数字经济知识以及数字经济产业园数据通过数据清洗整合成以数字经济产业园为中心的结构化知识；根据标注策略，对结构化知识中的实体关系进行标注；基于卷积神经网络构建数字经济产业园知识融合模型并对其进行训练，用于对结构化知识中的实体关系进行初步提取；检索重复的实体关系三元组并进行实体关系抽取，从而构建数字经济产业园知识图谱的实体‑关系‑实体三元组，并进行知识融合。本发明实现了迅速构建起大规模的数字经济产业园知识图谱，有助于提高信息分析处理效率，便于寻找数字经济产业园要素之间的隐含影响和传导效应，形成规模化的产业分析成果。

技术领域

本发明涉及数字经济产业知识分析技术领域，尤其涉及一种融合多源异构数据的产业园知识图谱构建方法及系统。

背景技术

数字经济产业园，是指以培育数字经济产业为主导，主要运用云计算、大数据、区块链、人工智能、物联网、5G等技术，实现产业生态系统化、基础设施网络化、功能服务精准化和运营发展智能化的智慧园区。通过对数字经济产业园多源异构数据的有效处理和深度挖掘，构建新的、智能的数字经济产业园知识图谱，对于未来产业招商、发展、调控、规范、调度、管理、决策等有十分重要的意义。比如，以往产业园区的研究工作，大部分是基于专家对产业园区的了解和认知，通过有限的企业样本以及园区相关的业务调研及手工梳理，建立分析模型。由于传统的产业园区分析模型因受制于专家认知的局限性和研究采样的调研难度，难以形成规模化的产业分析成果，大部分研究成果以碎片化知识存在。

因此，当前还没有一个普遍适用的方法，能够解决难以寻找数字经济产业园要素之间的隐含影响和传导效应的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种融合多源异构数据的产业园知识图谱构建方法，用于解决难以寻找数字经济产业园要素之间的隐含影响和传导效应的问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明第一方面，公开一种融合多源异构数据的产业园知识图谱构建方法，所述方法包括：

S1，采集不同来源的关于数字经济知识以及数字经济产业园数据；

S2，通过数据清洗将所述知识和数据整合成以数字经济产业园为中心的结构化知识；

S3，根据标注策略，对所述结构化知识中的实体关系进行标注；

S4，基于卷积神经网络构建数字经济产业园知识融合模型并对其进行训练；

S5，通过所述数字经济产业园知识融合模型对所述结构化知识中的实体关系进行初步提取；

S6，检索重复的实体关系三元组并进行实体关系抽取，从而构建数字经济产业园知识图谱的实体-关系-实体三元组，并进行知识融合。

本发明通过上述方法，以数字经济产业园为核心，建立起数字经济产业园相关经济要素之间的相互联系，然后用大数据对关系进行量化，最后用机器学习寻找数字经济产业园要素之间的隐含影响和传导效应，最终梳理出一条完整的数字经济产业园知识图谱逻辑关系链条。

在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S1具体包括：

所述数字经济知识包括数字产业化知识和产业数字化知识，所述数字产业化包括数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业和数字要素驱动业，所述产业数字化包括数字化效率提升业；

所述数字经济产业园数据包括：数字经济产业园政策、企业上下游关系、行业分类与目录、园区的发展与现状、园区主要企业、主要产品、主要设备、投融资、知识产权、人才分布、技术改造、产值利润；