【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及大數據分析和人工智能，特別是基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法及其系統。
技術介紹
1、隨著大數據時代的到來，我們面臨著前所未有的信息爆炸。各行各業都在產生海量的數據，這些數據來源多樣，形式各異，包括結構化的數據庫記錄、半結構化的xml文件、以及非結構化的文本文檔等。如何有效地整合和利用這些異構數據，已成為當前信息
的一大挑戰。
2、近年來，知識圖譜作為強大的知識表示和推理工具，在處理復雜數據關系方面展現出了巨大的潛力。它能夠以圖結構的形式直觀地表示實體之間的復雜關系，為數據融合和知識推理提供了一個理想的平臺。然而，傳統的知識圖譜構建方法往往難以應對多源異構數據的融合問題。
3、目前，業界普遍采用的方法是先將各種數據源轉換為統一的格式，然后再進行知識圖譜的構建。這種方法雖然簡單直接，但往往會導致大量有價值的信息在轉換過程中丟失。特別是對于那些難以直接映射到預定義模式的數據，其中蘊含的潛在關系很可能被忽視。此外，這種方法也難以處理動態變化的數據源，無法及時更新知識圖譜以反映最新的信息。
4、另一方面，在知識推理方面，現有的方法大多依賴于預定義的推理規則或統計學習模型。這些方法在處理已知模式的推理任務時表現不錯，但面對復雜的、跨領域的推理問題時往往力不從心。它們難以捕捉數據之間的深層語義關聯，也無法有效地利用圖結構所蘊含的豐富信息。
5、此外，現有的推理方法通常是針對特定領域或特定任務設計的，缺乏通用性和可擴展性。當面對新的數據源或新的推理任務時，這些方法往
6、面對這些挑戰，我們迫切需要新的方法，能夠有效地融合多源異構數據，構建全面而動態的知識圖譜，并在此基礎上實現智能化的知識推理。這種方法應當能夠自動處理不同類型的數據源，捕捉數據之間的潛在關聯，并且能夠隨著數據的不斷積累而自我完善和更新。同時，它還應當具備強大的推理能力，能夠處理復雜的、跨領域的推理任務，為各種智能應用提供有力支持。
技術實現思路
1、本專利技術正是針對上述問題提出的創新解決方案。它提出了基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法及其系統，旨在實現多源異構數據的無縫融合、知識圖譜的動態構建和更新、以及基于圖結構的智能推理。該方法巧妙地結合了圖神經網絡、神經符號推理、注意力機制等先進技術，在數據融合、知識表示和推理能力等方面都實現了突破性的進展。
2、本專利技術提出了基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，包括如下步驟：
3、構建多種數據源的映射接口，采集和存儲數據源中的各實體，構建知識圖譜中節點；
4、隨后，基于圖神經網絡對所述知識圖譜的圖結構進行表示學習，提取節點的嵌入向量，并通過所述嵌入向量和所述映射接口提取融合節點；
5、接著，使用基于符號邏輯的神經網絡對所述融合節點進行知識補全；
6、然后，基于所述知識圖譜采用深度優先搜索算法生成候選推理路徑；
7、最后，基于注意力機制和路徑相似性進行推理，將所述候選推理路徑進行篩選排序，得到最優推理路徑。
8、優選地，構建多種數據源的映射接口的步驟包括：
9、首先，通過網絡爬蟲或api接口方式獲取多個數據源，每個數據源包含不同類型的實體，包括人員、地理位置、組織、事件和關系；
10、其次，對所述數據源進行數據清洗和預處理，去除冗余和錯誤的數據；
11、然后，定義所述數據源和所述實體之間的映射規則，將不同數據源的數據映射到統一的知識圖譜格式；
12、接著，將映射后的數據存儲到所述知識圖譜中，構建所述知識圖譜的數據模型，其中，所述知識圖譜的數據模型由一組節點的集合構成，節點代表不同的實體，例如人員、地理位置、事件，節點之間的關系表示不同的關系，例如"同事關系"、"所在地區"、"組織機構"；
13、最后，通過自然語言處理技術對所述實體和所述關系進行信息抽取，并更新所述知識圖譜。
14、優選地，基于圖神經網絡進行表示學習的步驟包括：
15、首先，對于圖結構的所述知識圖譜，將每個節點用一個嵌入向量來表示，這個嵌入向量是在語義空間中的向量表示，它包含了節點在所述知識圖譜中的信息；
16、其次，計算節點之間的相似度來表征節點的關聯性，基于圖神經網絡的嵌入學習模型通過訓練數據來學習節點的嵌入向量，并使得相似的結構或語義相近的節點具有相似或相近的嵌入向量；
17、然后，通過圖神經網絡學習各節點的嵌入向量，將圖結構的所述知識圖譜轉化為語義向量；
18、最后，通過所述嵌入向量和所述映射接口提取融合節點，對于具有相似節點的多個數據源，根據所述映射規則和所述嵌入向量，將節點進行融合，得到一個綜合了多個數據源信息的融合節點，該融合節點中包含了來自多個數據源的信息，包括關系、屬性和文本描述。
19、優選地，使用基于符號邏輯的神經網絡進行知識補全的步驟包括：
20、首先，將所述融合節點的屬性信息和文本描述輸入到基于符號邏輯的神經網絡中，提取符號邏輯和特征向量，在所述神經網絡中，將所述融合節點的屬性信息轉化為符號邏輯，符號邏輯中包括了節點本身的屬性值、節點之間的關系以及約束條件，同時，通過注意力機制，對所述融合節點的文本描述進行嵌入，得到文本特征向量；
21、其次，將所述符號邏輯和所述特征向量輸入到一個基于符號邏輯的神經網絡中進行推理，該網絡采用卷積神經網絡或循環神經網絡模型，將所述符號邏輯和所述特征向量結合起來進行知識補全；
22、然后，所述推理網絡會輸出一個概率分布，表示所述符號邏輯中不同約束條件的可信度；
23、最后，根據所述概率分布，對所述符號邏輯中的約束條件進行篩選，從而生成新的知識三元組，例如，當推理出兩個節點的關系為"同事"時，所述概率分布會輸出一個表示該關系的可信度，若可信度高于設定閾值，則將這兩個節點、"同事"關系作為一個新的知識三元組，補全到所述知識圖譜中。
24、優選地，生成候選推理路徑的步驟包括：
25、首先，基于所述知識圖譜和所述融合節點，采用深度優先搜索算法遍歷所述知識圖譜中的節點和邊，生成所有可能的推理路徑，其中，所述推理路徑是一系列知識三元組的集合；
26、其次，將每一推理路徑中的節點轉化為嵌入向量，即轉化為所述知識圖譜的語義空間中的一系列向量，得到一條推理路徑的嵌入向量集合；
27、最后，將所述推理路徑的嵌入向量集合輸入到注意力機制中，計算所述推理路徑的相似度，即路徑嵌入向量的余弦相似度。
28、優選地，基于注意力機制和路徑相似性進行推理的步驟包括：
29、首先，將所有可能的推理路徑根據相似度進行排序，其中相似度最高的推理路徑，即路徑嵌入向量的余弦相似度最高的推理路徑被認為是最優推理路徑；
30、其次，基于注意力機制，根據所本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，其特征在于，構建多種數據源的映射接口的步驟包括：
3.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，其特征在于，基于圖神經網絡進行表示學習的步驟包括：
4.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，其特征在于，使用基于符號邏輯的神經網絡進行知識補全的步驟包括：
5.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，其特征在于，生成候選推理路徑的步驟包括：
6.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，其特征在于，基于注意力機制和路徑相似性進行推理的步驟包括：
7.執行權利要求1-6任一項所述方法的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理系統，其特征在于，包括數據源映射接口模塊、圖神經網絡模塊、神經符號推理模塊和推理路徑篩選排序模塊；
8.根據權利要求7所述的基于知識圖譜的多源異構大數
9.根據權利要求7所述的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理系統，其特征在于，所述圖神經網絡模塊的工作流程為：
10.根據權利要求7所述的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理系統，其特征在于，所述神經符號推理模塊的工作流程為：
...【技術特征摘要】
1.基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，其特征在于，構建多種數據源的映射接口的步驟包括：
3.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，其特征在于，基于圖神經網絡進行表示學習的步驟包括：
4.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，其特征在于，使用基于符號邏輯的神經網絡進行知識補全的步驟包括：
5.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，其特征在于，生成候選推理路徑的步驟包括：
6.根據權利要求1所述的基于知識圖譜的多源異構大數據融合與推理方法，其特征在于...
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