一种基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法与流程

本发明主要涉及构建本体模型，尤其涉及一种基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法。

背景技术：

1、动态本体建模工具是采用大数据分析技术、知识图谱技术实现的，满足数据分析、语义融合、业务探索等需求的开放式、自主型的应用平台。图数据库是一种专门用于存储和检索庞大关系信息网的存储引擎，见图1，它能够高效地将数据存储为顶点(node)，数据间的关系存储为边(edge)，又能对顶点或边添加相关属性，并可实现对顶点、边、属性高效的全文检索和查询。在动态本体建模工具中，图数据库主要解决本体概念对象的存储，包含了图模式信息的存储、语义信息的存储、对象属性的存储、对象关系的存储等。用户通过图检索语言如gremlin、tinkerpop、cypher、ngql实现高性能的检索和挖掘，系统通过分布式图处理框架sparkgraphx等来进行图计算分析。

2、以使用该动态本体建模工具构建电网本体模型为例，电力系统管理团队在对电力设备进行管理时涉及采购评估、运维管理、故障处理等多方面，每一个管理行为都需要单独建立电网本体模型，而基层管理人员在构建电网本体模型时，由于信息获取相对不够全面、业务经验相对不足等原因，在构建模型的过程中需要耗费较大精力理解和梳理模型所需概念，以及概念与概念之间的关系，导致所构建的本体模型存在业务相关信息缺失或表达不完整等问题。因此，基层管理人员在模型构建过程中往往需要加载大量实例来验证模型是否有问题，并经过反复修改后才能得到最终的有效模型，具有很高的人力损耗。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是如何减少构建电网本体模型时的人力损耗。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法，包括如下步骤：

3、步骤a：获取待构建模型的构建请求信息，构建请求信息包括当前构建者信息和建模关键词；

4、步骤b：从预存的历史模型数据库中调取与所获取的当前构建者信息和建模关键词都相匹配的多个历史模型；

5、步骤c：识别所调取的历史模型中与建模关键词匹配的概念作为关键词概念，调用这些关键词概念，将当前构建者信息配置为各个历史模型的关键词概念的属性，分别从各个历史模型中检索与所述属性对应的概念作为关联概念；

6、步骤d：若在一个历史模型的全部关联概念和关键词概念中，存在多个概念彼此连接，则认为这些概念存在一组关联关系，计算该历史模型的全部关联关系数量得到关系总数，关系总数的值越大则表示该历史模型与待构建模型的亲密度越高；

7、步骤e：对所调取的全部历史模型，分别计算各自的关系总数，将关系总数达到预设程度的历史模型推荐为待构建模型的参考模型；

8、步骤f：根据用户对参考模型的选择操作生成电网本体模型。

9、进一步地，所述步骤b中，相匹配的历史模型是指与所述当前构建者信息关联的以至少一个所述建模关键词作为概念的历史模型。

10、进一步地，构建者信息包括多个预先定义的标签特征，所述与当前构建者信息关联是指历史模型的构建者信息中存在至少两个标签特征与当前构建者信息的标签特征相一致。

11、进一步地，构建者信息包括多个预先定义的标签特征，所述概念和构建者信息均包括预先定义的类别，识别所述关键词概念的类别，判断待构建模型和该历史模型这两者的构建者信息中，分别属于该类别的标签特征是否相匹配，若判断结果为匹配则以预设的增幅扩大与该关键词概念关联的关系总数的值。

12、进一步地，所述类别包括实体、事件或文档。

13、进一步地，所述构建者信息包括构建者的姓名、单位、职级、工作组、参与的项目的名称当中的一种或多种。

14、进一步地，所述步骤d中，以一组关联关系中边的数量作为该关联关系的度值，计算该历史模型的全部关联关系是指所述度值在预设阈值内的全部关联关系。

15、进一步地，若计算得到的两个历史模型的关系总数相同，则具有度值在预设阈值外的关联关系更多的历史模型的关系总数的值更大。

16、进一步地，所述步骤d中，所述多个概念彼此连接是指这些概念都在一个循环的闭环内。

17、进一步地，所述步骤d中，所述多个概念彼此连接是指这些概念都在一个闭环内且这些概念中存在该闭环的起点和终点。

18、进一步地，所述步骤d中，所述存在关联关系的彼此连接的多个概念中有关键词概念。

19、进一步地，所述步骤d中，所述关联概念是指历史模型中所连接的概念数量达到预设下限的概念。

20、发明有益效果：上述基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法，从预存的历史模型数据库中调取与待构建模型在当前构建者信息和建模关键词方面关联的多个历史模型；对调取的各个历史模型，从其模型概念中检索得到与建模关键词对应的全部关键词概念，并将当前构建者信息配置为关键词概念的属性，然后检索出与属性相对应的关联概念，如此则通过关联概念将当前模型的构建者与历史模型的模型内容关联起来；再以这些关键词概念和关联概念在图模型中的关联度作为指标判断各个历史模型与待构建模型的亲密度，具体地，基于图模型关联算法，只要在全部关键词概念和关联概念中有多个概念直接或间接地连接在一起，就记为一组关联关系，该历史模型中与待构建模型相关的关键词概念和关联概念之间关系越多、越复杂，则计算该历史模型的全部关联关系数量得到关系总数的值就越大，由此能够表征出该历史模型与待构建模型的亲密度越高，越能为待构建模型提供参考，甚至可以直接复制或略微调整该历史模型来构建新的电网本体模型。该电网本体模型构建方法基于图模型关联推荐算法计算历史模型中与待构建模型的相关的关键词概念和关联概念之间的关系总数，能够直接将与待构建模型的亲密度更高的历史模型推荐为参考模型，用户在构建电网本体模型时，能够延用参考模型的概念以及概念关系，甚至直接复制参考模型，减少构建电网本体模型时的人力损耗，提高了电网本体模型的构建效率。

技术特征：

1.一种基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法，其特征是包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法，其特征是：所述步骤b中，相匹配的历史模型是指与所述当前构建者信息关联的以至少一个所述建模关键词作为概念的历史模型。

3.如权利要求2所述的基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法，其特征是：构建者信息包括多个预先定义的标签特征，所述与当前构建者信息关联是指历史模型的构建者信息中存在至少两个标签特征与当前构建者信息的标签特征相一致。

4.如权利要求1所述的基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法，其特征是：构建者信息包括多个预先定义的标签特征，所述概念和构建者信息均包括预先定义的类别，识别所述关键词概念的类别，判断待构建模型和该历史模型这两者的构建者信息中，分别属于该类别的标签特征是否相匹配，若判断结果为匹配则以预设的增幅扩大与该关键词概念关联的关系总数的值。

5.如权利要求4所述的基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法，其特征是：所述类别包括实体、事件或文档。

6.如权利要求1或4所述的基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法，其特征是：所述构建者信息包括构建者的姓名、单位、职级、工作组、参与的项目的名称当中的一种或多种。

7.如权利要求1所述的基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法，其特征是：所述步骤d中，以一组关联关系中边的数量作为该关联关系的度值，计算该历史模型的全部关联关系是指所述度值在预设阈值内的全部关联关系。

8.如权利要求7所述的基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法，其特征是：若计算得到的两个历史模型的关系总数相同，则具有度值在预设阈值外的关联关系更多的历史模型的关系总数的值更大。

9.如权利要求1所述的基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法，其特征是：所述步骤d中，所述多个概念彼此连接是指这些概念都在一个循环的闭环内。

10.如权利要求1所述的基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法，其特征是：所述步骤d中，所述多个概念彼此连接是指这些概念都在一个闭环内且这些概念中存在该闭环的起点和终点。

技术总结
本发明公开了一种基于图模型关联推荐算法的电网本体模型构建方法。该方法能够提高电网本体模型的构建效率。包括如下步骤：步骤A：获取待构建模型的构建者信息和建模关键词；步骤B：从历史模型数据库中调取多个历史模型；步骤C：识别所调取的历史模型中与建模关键词匹配的概念作为关键词概念，将构建者信息配置为历史模型的关键词概念的属性，以历史模型中与属性对应的概念作为关联概念；步骤D：以彼此连接的多个关联概念和关键词概念为一组关联关系，计算该历史模型的全部关联关系数量得到关系总数；步骤E：将所调取的全部历史模型中关系总数达到预设程度的历史模型作为参考模型；步骤F：根据用户对参考模型的选择操作生成电网本体模型。

技术研发人员：冯歆尧,梁盈威,刘绍光,马驰,朱泰鹏,彭泽武,苏华权,谢瀚阳
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12