一种人员全息档案关系图谱生成方法及装置与流程

本技术涉及人工智能与大数据处理，尤其涉及一种人员全息档案关系图谱生成方法及装置。

背景技术：

1、随着大数据与人工智能技术的深度应用，构建以人员实体为核心的全息档案关系图谱已成为金融反欺诈以及大型企业人员背调等社会治理与业务管控场景中的关键基础设施。人员全息档案旨在打破各业务系统之间的数据孤岛，将分散在不同时间节点、不同空间地域以及不同维度的行为记录、身份属性和关联关系进行有效聚合，从而形成能够全面刻画目标对象的网络拓扑结构。然而，在实际的业务环境中，原始档案数据往往呈现出多源异构、语义模糊以及真伪难辨的特性。传统的图谱生成方法大多依赖于字符串匹配或浅层的机器学习模型，仅仅基于节点属性的数学分布或字面相似度来判断实体同一性并执行图谱融合。这种单纯依靠数据驱动的计算范式严重脱离了物理世界的客观规律与业务逻辑，例如，系统可能会因为两人姓名和籍贯相同，就将两条处于同一时间但空间距离相隔数千公里的活动轨迹粗暴合并至同一节点上。这种缺乏常识校验的错误融合，不仅会导致底层图谱拓扑结构的污染，还会引发后续线索研判与业务决策的严重误导。

2、进一步地，为了处理复杂的非线性图拓扑关系，现有的图谱构建技术开始引入图神经网络等深度学习模型进行实体对齐与关系预测。但随之而来的技术瓶颈在于，深度学习模型具有天然的装置黑盒属性，其内部的高维张量计算与注意力权重分配机制难以对外提供清晰的业务解释。当图网络模型输出了两个实体应该融合的概率结果时，业务人员无法得知该决策是基于哪些底层证据链得出的，一旦发生算法误判或由于业务角色的天然互斥导致合并失败，系统根本无法给出精确到时间切片和具体业务规则的量化解释，导致生成的全息图谱难以在对证据确凿度要求极高的实务场景中落地。由此导致的技术现状是，系统算力被大量无效的全局相似度比对所消耗，而生成的图网络却是一个缺乏可解释性支撑的装置盲盒。

3、更重要的是，在完成初步的节点相似度计算与概率推演后，现存的图数据库底层构建机制普遍缺乏基于证据质量的动态解耦能力。传统的知识图谱在接收到融合指令后，往往将新合并节点所继承的所有入度边、出度边以及底层挂载的海量证据链，不加甄别地堆叠存储在同一个扁平维度的拓扑平面上。这种装置一锅炖式的存储机制，将确凿的客观事实与存疑、矛盾，甚至单方面的业务陈述混杂在一起，使得图谱本身失去了对数据置信度的表达能力。在面对海量异构及矛盾档案信息时，缺乏有效的隔离机制与分级路由策略，导致业务人员在检索时难以剥离无效噪音，极大地削弱了图谱数据库在复杂线索追踪与事实推理分析中的灵活应用能力与安全合规水平。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本技术提供了一种人员全息档案关系图谱生成方法及装置，用于在异构档案数据融合过程中引入动态业务规则约束与置信度解耦机制，从而生成具备高度逻辑严密性、可解释性以及关系分层能力的高质量全息知识图谱。

2、第一方面，本技术提供了一种人员全息档案关系图谱生成方法，所述方法包括：

3、获取目标对象的档案记录数据，将档案记录数据转换为包含时间区间和证据状态的多维时序证据单元，构成目标对象证据集；

4、根据预设的业务规则构建场景约束矩阵组，场景约束矩阵组包含角色互斥矩阵和时间重叠容忍矩阵；

5、提取目标对象证据集中的关键属性作为阻断键，基于阻断键对目标对象证据集进行聚类划分得到候选对象簇，将候选对象簇内的多维时序证据单元作为候选节点，计算各候选节点的属性特征相似度，并根据属性特征相似度生成包含关系边的候选对象子图，关系边包括身份相似边和来源冲突边；

6、将候选对象子图中的候选节点和关系边映射为多维时序特征张量；

7、将多维时序特征张量输入图注意力网络，在图注意力运算过程中，利用场景约束矩阵组识别关系边中的身份相似边内违背场景约束矩阵组的冲突合并边，并对冲突合并边施加损失惩罚，计算得到目标对象融合概率；

8、根据目标对象融合概率，将候选对象子图中的关系边映射为不同置信度层级的关系边，生成多层对象关系子图作为档案关系图谱。

9、第二方面，本技术提供了一种人员全息档案关系图谱生成装置，所述装置包括：

10、证据转换模块，用于获取目标对象的档案记录数据，将档案记录数据转换为包含时间区间和证据状态的多维时序证据单元，构成目标对象证据集；

11、约束构建模块，用于根据预设的业务规则构建场景约束矩阵组，场景约束矩阵组包含角色互斥矩阵和时间重叠容忍矩阵；

12、聚类分析模块，用于提取目标对象证据集中的关键属性作为阻断键，基于阻断键对目标对象证据集进行聚类划分得到候选对象簇，将候选对象簇内的多维时序证据单元作为候选节点，计算各候选节点的属性特征相似度，并根据属性特征相似度生成包含关系边的候选对象子图，关系边包括身份相似边和来源冲突边；

13、特征映射模块，用于将候选对象子图中的候选节点和关系边映射为多维时序特征张量；

14、融合计算模块，用于将多维时序特征张量输入图注意力网络，在图注意力运算过程中，利用场景约束矩阵组识别关系边中的身份相似边内违背场景约束矩阵组的冲突合并边，并对冲突合并边施加损失惩罚，计算得到目标对象融合概率；

15、分层图谱模块，用于根据目标对象融合概率，将候选对象子图中的关系边映射为不同置信度层级的关系边，生成多层对象关系子图作为档案关系图谱。

16、与现有技术相比，本发明的有益效果至少如下所述：

17、1.本技术实现了数据驱动与知识驱动在图神经网络底层架构上的深度融合，打破了传统知识图谱生成过程中仅依赖数学相似度的技术局限；通过预先构建包含角色互斥与时间重叠容忍等物理常识的场景约束矩阵组，并将其转化为图注意力网络前向计算过程中的动态损失惩罚项，使得深度学习模型在进行高并发张量运算时，能够主动感知并遵守现实世界的业务逻辑底线；这种将规则写进损失函数的机制，从算法机制源头上阻断了因纯粹字面相似而导致的节点错误合并，大幅提升了图谱融合的绝对准确率，同时通过逆向归因计算数值贡献度并生成冲突解释向量，赋予了ai模型极强的量化可解释能力。

18、2.本技术优化了全息图谱底层数据的计算架构与处理能效；通过前置的阻断键提取与聚类划分技术，将庞大且杂乱的全局档案比对降维至高内聚的候选对象簇内部运算，有效破解了海量实体解析带来的算力瓶颈；同时本技术提出了一种标准化的降维映射机制，将离散的多维时序证据单元与包含身份相似、来源冲突的双重关系拓扑，严格对齐并封装为包含时间序列维度、节点特征维度以及图拓扑维度的多维时序特征张量；不仅无损保留了人员档案状态的时空演进轨迹与矛盾线索，更为后续图注意力网络提供了规整、高效的计算底座，显著增强了在应对高并发图谱生成任务时的工程落地可行性。

19、3.本技术构建了全新的多层级对象关系子图存储与展示范式，解决了传统图谱在数据融合后关系确凿度难以分级管控的技术难题；通过引入基于目标对象融合概率的严格双阈值判定机制，本技术不仅能够自动化且安全地执行高置信度图节点的物理拓扑重构，更通过穿透解析底层证据链的权威度、连续性、交叉印证及冲突状态，制定了排他性的优先级路由规则，该规则成功将原本扁平杂乱的复杂图谱拓扑解构，并分流映射为核心层、辅助层、待审层与异常层四个互相隔离的视图平面；这种多维证据质量的分层管理设计，既确保了核心骨干事实的绝对纯净，又为边缘存疑线索保留了探索空间，增强了全息档案系统在复杂案件推理与精准研判场景下的实战效能。