智能体图谱分析方法、系统和可读存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115858698A(43)申请公布日2023.03.28(21)申请号202310146038.9(22)申请日2023.02.22(71)申请人北京融信数联科技有限公司地址100085北京市海淀区上地信息路26号10层1004室(72)发明人张广志成立立于笑博刘增礼(74)专利代理机构北京沃杰永益知识产权代理事务所(普通合伙)11905专利代理师杨杰(51)Int.Cl.G06F16/28(2019.01)G06F16/2458(2019.01)G06F18/23(2023.01)G06N3/04(2023.01)权利要求书2页说明书10页附图1页(54)发明名称智能体图谱分析方法、系统和可读存储介质(57)摘要本发明公开的一种智能体图谱分析方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：基于目标数据利用智能体作业获取目标智能体图谱；基于所述智能体识别标注作业获取所述目标智能体图谱中各网络子图的结构特征；基于所述智能体关联挖掘作业获取所述目标智能体图谱中各网络之间的关联关系；基于所述智能体因果推断作业获取所述目标智能体图谱中各网络之间的融合关系。本发明从智能体与知识图谱融合的视角，明确了智能体图谱的概念演进框架与范式特征，明确了智能体图谱落地的技术路径，包括通过聚类技术实现数据连接中的智能体自动识别、感知流数据驱动的智能体关联挖掘分析、以及智能体视野下的因果关系挖掘。CN115858698ACN115858698A权利要求书1/2页1.一种智能体图谱分析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于目标数据利用智能体作业获取目标智能体图谱，其中，所述智能体作业至少包括智能体识别标注作业，智能体关联挖掘作业，智能体因果推断作业；基于所述智能体识别标注作业获取所述目标智能体图谱中各网络子图的结构特征；基于所述智能体关联挖掘作业获取所述目标智能体图谱中各网络之间的关联关系；基于所述智能体因果推断作业获取所述目标智能体图谱中各网络之间的融合关系。2.根据权利要求1所述的一种智能体图谱分析方法，其特征在于，所述基于所述智能体识别标注作业获取所述目标智能体图谱中各网络子图的结构特征，具体包括：基于所述目标数据获取初始知识图谱，对所述初始知识图谱进行智能体识别标注，其中：捕捉所述初始知识图谱中单一实体在预设领域范围内的实体和关系特征，以获取所述目标智能体图谱中的网络关系簇；获取所述初始知识图谱中的子图结构作为预设的图神经网络的输入，获取图神经网络的基线模型作为所述目标智能体图谱中的基线结构。3.根据权利要求2所述的一种智能体图谱分析方法，其特征在于，所述基于所述智能体关联挖掘作业获取所述目标智能体图谱中各网络之间的关联关系，具体包括：基于网络嵌入法将所述目标智能体图谱中各网络的节点和/或边表示为嵌入空间中的压缩向量；基于所述压缩向量作向量运算以获取各网络的节点和/或边对应的所述关联关系。4.根据权利要求2所述的一种智能体图谱分析方法，其特征在于，所述基于所述智能体因果推断作业获取所述目标智能体图谱中各网络之间的融合关系，具体包括：基于所述目标智能体图谱中各网络的关系途径获取因果推断的实施路径，其中：利用所述关系途径上的反事实去捕捉先验知识，从而将所述先验知识作为结果路径；利用预设的因果图中的因果关系构建结构因果模型从而得到对应的因果路径。5.根据权利要求1所述的一种智能体图谱分析方法，其特征在于，所述方法还包括基于待筛选数据得到所述目标数据，具体包括：获取所述待筛选数据；基于所述待筛选数据进行数据筛选得到筛选数据；基于所述筛选数据进行关键字关联得到所述目标数据。6.根据权利要求5所述的一种智能体图谱分析方法，其特征在于，所述基于所述待筛选数据进行数据筛选得到筛选数据，对应的数据筛选方式至少包括数据剥离、数据清洗和数据融合。7.一种智能体图谱分析系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中包括智能体图谱分析方法程序，所述智能体图谱分析方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：基于目标数据利用智能体作业获取目标智能体图谱，其中，所述智能体作业至少包括智能体识别标注作业，智能体关联挖掘作业，智能体因果推断作业；基于所述智能体识别标注作业获取所述目标智能体图谱中各网络子图的结构特征；基于所述智能体关联挖掘作业获取所述目标智能体图谱中各网络之间的关联关系；2CN115858698A权利要求书2/2页基于所述智能体因果推断作业获取所述目标智能体图谱中各网络之间的融合关系。8.根据权利要求7所述的一种智能体图谱分析系统，其特征在于，所述基于所述智能体识别标注作业获取所述目标智能体图谱中各网络子图的结构特征，具体包括：基于所述目标数据获取初始知识图谱，对所述初始知识图谱进行智能体识别标注，其中：捕捉所述