【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及知識工程領域，尤其涉及一種融合知識、能力與數據的知識圖譜模型及構建方法。
技術介紹
1、知識圖譜作為一種結構化的知識表示方法，在現代信息處理和決策支持中發揮著關鍵作用。它通過將概念、實體和它們之間的關系以圖結構形式組織，為復雜信息的表示、檢索和推理提供了系統化解決方案。在商業領域，知識圖譜已廣泛應用于客戶畫像、競爭分析、風險控制、產品推薦等多個場景，展現出顯著的技術價值和商業潛力。
2、然而，隨著數字化轉型的深入和人工智能技術的快速發展，現有知識圖譜模型在商業領域的應用中暴露出明顯的技術局限。現有知識圖譜主要采用傳統的實體-關系-實體模型，僅注重靜態知識的存儲和表示，這種模型難以有效表達和封裝決策邏輯，無法滿足智能決策系統對知識運用的需求。例如，在客戶關系管理中，僅能表示客戶的基本屬性，卻難以融入客戶價值評估、流失預警等決策能力。
3、現有模型還缺乏標準化的能力封裝機制，導致決策邏輯與知識結構割裂。在實際應用中，往往需要在知識圖譜之外單獨構建決策模型，這不僅增加了系統復雜度，也降低了知識復用效率。特別是在需要快速響應市場變化的場景下，這種割裂嚴重制約了系統的適應性。
4、在當前信息爆炸的環境下，商業數據呈現出多源異構、實時更新的特點。傳統知識圖譜模型缺乏對動態數據的系統化管理機制，難以有效處理高頻更新的市場數據、用戶行為數據等。據統計，企業數據量年均增長率超過40％，而現有模型的更新效率難以匹配這一增長速度。同時，現有模型缺乏知識、能力與數據的協同機制，導致在復雜決策場景下難以實
5、針對上述問題，亟需發展一種新型知識圖譜模型，能夠有機融合知識表示、決策能力和數據管理功能，為現代商業智能系統提供更完善的知識服務支持。本專利技術正是在這一背景下提出的創新性解決方案。
技術實現思路
1、本專利技術旨在解決上述問題，提出一種融合知識、能力與數據的知識圖譜模型及構建方法，通過引入能力屬性和數據屬性，使知識圖譜具備通用決策能力。
2、為了實現本專利技術的上述目的，根據本專利技術的第一個方面，本專利技術提供了一種融合知識、能力與數據的知識圖譜模型，包括以下內容：
3、概念模塊，用于定義知識圖譜的基礎架構；
4、實體模塊，用于表示知識圖譜中的實體節點；
5、關系模塊，用于表示實體之間的連接關系；
6、進一步地，所述實體模塊中的每個實體節點包含三類屬性：
7、知識屬性，用于存儲與實體相關的靜態特征信息；
8、能力屬性，用于執行與實體相關的決策邏輯；
9、數據屬性，用于管理與實體相關的動態數據；
10、其中，所述知識屬性、能力屬性和數據屬性通過統一標識符相互關聯，以實現知識存儲、決策執行和新信息容納的協同操作。
11、進一步地，所述能力屬性包括以下內容：
12、決策模型，基于定制機器學習模型或通用大語言模型，用于執行推理決策；
13、標準化接口，用于實現所述決策模型與外部系統的交互。
14、進一步地，所述數據屬性包括以下內容：
15、數據全集，采用分布式存儲架構，存儲與特定實體相關的所有數據；
16、數據子集，從所述數據全集中根據特定條件或目標篩選出的數據集合；
17、數據標簽，為所述數據子集中的元素添加標簽或分類信息；
18、其中，所述數據全集、數據子集與數據標簽通過索引機制相互關聯，以支持數據的實時更新和高效檢索。
19、為了實現本專利技術的上述目的，根據本專利技術的第二個方面，本專利技術提供了一種融合知識、能力與數據的知識圖譜構建方法，在執行過程中使用了第一個方面所述的知識圖譜模型，包括以下步驟：
20、s1、定義階段，根據專家經驗定義領域的核心概念和實體間的主要關系；
21、s2、知識構建階段，從開放網站提取實體名稱、實體的知識屬性和實體間的關系，構成基礎知識圖譜；
22、s3、數據構建階段，根據實體的關鍵詞從開放網站采集相關信息，并配置更新策略，為每個實體建立數據屬性；
23、s4、能力構建階段，根據決策能力需求，訓練定制機器學習模型或配置通用大語言模型，為每個實體建立能力屬性。
24、進一步地，所述步驟s1包括以下步驟：
25、s11、領域分析階段，通過專家經驗和文獻研究，確定知識圖譜的應用領域和核心目標；
26、s12、概念設計階段，設計領域的核心概念體系，包括概念的層級結構和概念間的關系；
27、s13、實體關系設計階段，定義實體間的關系類型，包括關系的方向性和約束條件。
28、進一步地，所述步驟s2包括以下步驟：
29、s21、信息采集階段，從開放網站、知識庫等數據源采集與實體相關的結構化和半結構化信息；
30、s22、知識提取階段，設計層級化的正則表達式，提取實體名稱、實體的知識屬性和實體間的關系；
31、s23、實體對齊階段，根據實體名稱和實體的知識屬性計算每個實體的特征向量，合并特征向量相似的實體；
32、s24、知識存儲階段，將上述結果存入數據庫，構成基礎知識圖譜；
33、s25、知識修正階段，使用協作流程修正上述基礎知識圖譜。
34、進一步地，所述步驟s25包括以下步驟：
35、s251、準備階段，修正者在進行更新時創建一個獨立的分支；
36、s252、修改階段，修正者在其分支上進行知識圖譜的內容修改操作；
37、s253、申請合并階段，完成更新后，修正者發起拉取請求，請求將更改合并到主分支；
38、s254、審核階段，審核人員審核更改，必要時進行討論和修改；
39、s255、合并階段，審核通過后，審核人員將更改合并到主分支，完成知識圖譜的修正。
40、進一步地，所述步驟s3包括以下步驟：
41、s31、信息采集階段，配置信息采集策略，從開放網站采集與實體相關文本信息，包括媒體報道、用戶反饋、行業政策等；
42、s32、信息去重階段，使用md5哈希算法對文本信息進行去重；
43、s33、數據全集建立階段，將去重后的結果存入數據庫，建立多維度索引，構成數據屬性的數據全集；
44、s34、數據全集更新階段，采用滑動時間窗口更新策略；
45、s35、數據子集建立階段，根據特定條件從數據全集中篩選信息構成數據子集；
46、s36、數據標簽建立階段，為數據子集中的元素添加標簽或分類信息，構成與這個數據子集對應的數據標簽。
47、進一步地，當采用訓練定制機器學習模型時，所述步驟s4包括以下步驟：
48、s本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種融合知識、能力與數據的知識圖譜模型，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的知識圖譜模型，其特征在于，所述能力屬性包括：
3.根據權利要求1所述的知識圖譜模型，其特征在于，所述數據屬性包括：
4.一種融合知識、能力與數據的知識圖譜構建方法，其特征在于，包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述步驟S1具體包括：
6.根據權利要求4所述的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括：
7.根據權利要求6所述的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述步驟S25具體包括：
8.根據權利要求4所述的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：
9.根據權利要求4所述的知識圖譜構建方法，其特征在于，當采用訓練定制機器學習模型時，所述步驟S4具體包括：
10.根據權利要求4所述的知識圖譜構建方法，其特征在于，當采用配置通用大語言模型時，所述步驟S4具體包括：
【技術特征摘要】
1.一種融合知識、能力與數據的知識圖譜模型，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的知識圖譜模型，其特征在于，所述能力屬性包括：
3.根據權利要求1所述的知識圖譜模型，其特征在于，所述數據屬性包括：
4.一種融合知識、能力與數據的知識圖譜構建方法，其特征在于，包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的知識圖譜構建方法，其特征在于，所述步驟s1具體包括：
6.根據權利要求4所述的知識圖譜構建方法...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐源，
申請(專利權)人：北京數動互聯科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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