基于调控云知识图谱血缘关系的智能搜索方法及系统与流程

本发明属于智能电网，特别涉及一种基于调控云知识图谱血缘关系的智能搜索方法及系统。

背景技术：

1、智能电网和电力大数据是在建设新一代电力系统中应对资源有限、环境压力，实现绿色可持续发展的关键。电力调控数据贯穿电力生产、传输、调度、管理的各个环节，随着电网规模的不断扩大，电网系统中积累了大量的电力数据，其中蕴含了电网运行和安全生产的宝贵经验。然而由于电网数据繁多、电网关系复杂的特点，尽管电力行业对数据格式有统一的标准，但是电网中各级平台、不同领域的数据存储仍然存在一定的差别。在面对海量电网数据时，如何对这些数据进行统一采集和管理，发现数据间存在的隐性关系，在面对海量电网数据时，如何快速准确的检索到用户需要的数据，对于利用电网大数据至关重要。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于调控云知识图谱血缘关系的智能搜索方法及系统，以解决现有技术无法在快速准确的检索到用户需要数据的技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供一种基于调控云知识图谱血缘关系的智能搜索方法，包括：

4、获取电网运行数据；将获取的电网运行数据转化为知识图谱，存入调控云知识图谱；

5、获取用户查询语句；对用户查询语句进行搜索意图分析，获得处理后查询语句；根据处理后查询语句在调控云知识图谱中查询数据并返回给用户。

6、本发明进一步的改进在于：所述对用户查询语句进行搜索意图分析，获得处理后查询语句的步骤，具体包括：

7、对用户查询语句进行分词，通过训练的分类器对词性进行分类，从获取的用户查询语句中提取出实体和关系描述短语，获得处理后查询语句。

8、本发明进一步的改进在于：所述根据处理后查询语句在调控云知识图谱中查询数据并返回给用户的步骤，具体包括：

9、将处理后查询语句生成对应的知识图谱查询语句；利用知识图谱查询语句从调控云知识图谱中查询对应的数据，获得初步查询结果；再根据数据血缘分析的结果，筛选与初步查询结果具有隐性关系的数据，获得全面的查询结果。

10、本发明进一步的改进在于：所述将处理后查询语句生成对应的知识图谱查询语句的步骤，具体包括：

11、识别出处理后查询语句中的实体，从预定义模板中筛选出可能匹配的候选模板；

12、将识别出的实体与筛选出的候选模板组合，判断是否能够匹配，匹配成功的实体和模板能够构成知识图谱中的子图；不能构成知识图谱中的子图，则认为不能够匹配；

13、如果有模板匹配成功，则对匹配成功的模板按匹配度进行排序；选择匹配度最高的模板，转换为对应的知识图谱查询语句；

14、如果没有模板匹配成功，获取处理后查询语句的语法依赖树；找出语法依赖树中的关系短语，根据关系短语利用语法规则识别出搜索语句中的实体，生成<实体，关系，实体>三元组；将生成的<实体，关系，实体>三元组转化为对应的知识图谱查询语句。

15、本发明进一步的改进在于：还包括将全面的查询结果进行结果组织后反馈用户的步骤，具体包括：

16、对于全面的查询结果，在返回给用户之前，对结果进行排序，将与用户查询语句匹配度最高的结果显示在前。

17、本发明进一步的改进在于：匹配度由以下公式计算得出：

18、

19、

20、

21、f(p)＝αf1(p)+βf2(p)

22、其中，f1(p)是根据命中实体属性的匹配度加权计算的结果，f2(p)是根据命中实体的相关关系计算的结果，f是命中实体的属性集合，fi是对于属性i计算的匹配值，r(i,j)是实体i和j的相关性，如果i和j相关则r(i,j)＝1，否则r(i,j)＝0。

23、本发明进一步的改进在于：所述再根据数据血缘分析的结果，筛选与初步查询结果具有隐性关系的数据的步骤，具体包括：

24、隐性关系的计算公式为：

25、f(ei，ej)＝(α·r1(ei,ej)+β·r2(ei,ej))·γ

26、

27、

28、其中，r1是根据图计算算法和深度学习算法计算的实体ei和实体ej之间的关系度，r2是通过血缘分析计算的实体ei和实体ej的关系度，r是所有考虑的血缘关系的集合，对于r中的关系r，如果i和j有关系则r(i,j)＝1，否则r(i,j)＝0，λr是关系r的权重，∑λ＝1，α和β是权重，α+β＝1，γ是考虑了地域和电网关系后增加的系数，0<γ<1。

29、第二方面，本发明提供一种基于调控云知识图谱血缘关系的智能搜索系统，包括：

30、知识图谱数据血缘分析模块，用于获取电网运行数据；将获取的电网运行数据转化为知识图谱，存入调控云知识图谱；

31、智能搜索模块，用于获取用户查询语句；对用户查询语句进行搜索意图分析，获得处理后查询语句；根据处理后查询语句在调控云知识图谱中查询数据并返回给用户。

32、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现所述的基于调控云知识图谱血缘关系的智能搜索方法。

33、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现所述的基于调控云知识图谱血缘关系的智能搜索方法。

34、相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：

35、本发明提供一种基于调控云知识图谱血缘关系的智能搜索方法及系统，获取电网运行数据；将获取的电网运行数据转化为知识图谱，存入调控云知识图谱；获取用户查询语句；对用户查询语句进行搜索意图分析，获得处理后查询语句；根据处理后查询语句在调控云知识图谱中查询数据并返回给用户。本发明利用数据血缘分析，对电网中多源的数据进行重复冗余数据的去重，判断不同图谱中数据间隐性的联系，在进行搜索时可以同时多张知识图谱的数据，使搜索内容更加全面。

36、本发明设计了语义分类和历史搜索日志相结合的语义理解方法，通过用户查询的关键词初步判断用户搜索意图，结合用户搜索及浏览的历史数据，进一步判断用户潜在的搜索意图或感兴趣内容，即解决了用户输入的搜索问题可能包含的信息量过少的问题，又避免了与用户进行二次交互的麻烦。

37、本发明设计了预定义模板为主、基于语义抽取为辅的搜索语句生成方法，对于特定领域的知识图谱，预设常用的查询模板，在进行搜索时优先使用预设模板匹配的方式生成查询语句，模板匹配不成功时才使用语义抽取的方法生成查询语句，采用预定义模板匹配的方式，既节约了系统开销，又在一定程度上提高了查询语句的专业性和准确性。

38、本发明利用数据血缘分析，发现调控云不同知识图谱中数据的隐性关系，实现调控云不同知识图谱的协同搜索。本发明中，语句意图分类模块利用历史搜索及浏览日志作为辅助信息判断用户搜索意图。本发明中，基于调控云知识图谱血缘关系实现的智能搜索，在结果排序中利用命中实体与搜索分词的匹配度和命中实体之间的相关关系综合计算搜索结果匹配度。

39、本发明研究基于调控云知识图谱血缘关系的智能搜索，对于调控云知识图谱的实体和数据进行数据血缘分析，实现从复杂的电网拓扑关系中发现数据之间的隐性关系，为智能搜索提供更全面的搜索内容，解决调控云数据种类繁多、信息分散的问题，既拓宽了用户获取信息的广度，又提高了获得信息的精度。进一步提高电网调控运行智能化水平。