一种基于知识图谱的航班运行风险预警方法及系统与流程

本发明涉及知识图谱，尤其涉及一种基于知识图谱的航班运行风险预警方法及系统。

背景技术：

1、当前航班运行风险预警多依托结构化数据库开展阈值判定式风险识别，仅能对单一维度运行数据进行独立校验，无法融合航空器技术状态、机场运行流程、气象环境、历史风险事件等多源异构数据间的内在关联关系。现有技术缺少统一的领域实体关联建模手段，难以完整刻画风险跨要素传导逻辑，在海量实时航班数据并发输入场景下，容易遗漏多因素耦合引发的潜在风险链路，风险识别覆盖范围存在明显短板。

2、现有预警机制未建立标准化的风险传导校验与量化评估体系，在检索潜在风险路径时未约束实体关系传递方向与搜索跳数，对风险触发条件仅做简单数值比对，无法区分不同风险事件的危害等级、与目标航班的关联远近差异。统一阈值输出预警等级的方式忽略风险传导路径的衰减效应，综合风险评估结果失真度较高，预警信息仅输出风险等级，无法同步匹配对应历史处置方案，整体预警精准度与辅助决策实用性不足。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于知识图谱的航班运行风险预警方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供的一种基于知识图谱的航班运行风险预警方法，包括：

3、步骤1、根据历史航班运行数据、航空器技术文档、机场运行规则和气象历史数据中各数据实体、实体属性与实体间关联关系，构建航班运行的多层级风险知识图谱；

4、步骤2、通过所述多层级风险知识图谱中本体层定义将实时航班运行状态数据转换为结构化状态实例，并限定所述结构化状态实例在所述多层级风险知识图谱中实体间的关系类型与传递方向；

5、步骤3、基于所述关系类型与所述传递方向，将所述结构化状态实例作为输入查询，以所述多层级风险知识图谱中匹配定位的对应图谱节点为起点，以多层级风险知识图谱中风险传播关系边，在预设的跳数范围内进行关联路径搜索；

6、步骤4、根据所述结构化状态实例的属性值，对搜索出的潜在关联路径中风险传导规则进行触发校验，将通过校验的所述潜在关联路径标记为有效风险传导路径；

7、步骤5、根据所述有效风险传导路径的数量与对应的风险事件节点及风险等级信息，结合目标航班在所述多层级风险知识图谱中的语义距离，计算所述目标航班的综合风险指数，以输出所述综合风险指数对应的风险预警信息。

8、在一个优选的实施方式中，所述根据历史航班运行数据、航空器技术文档、机场运行规则和气象历史数据中各数据实体、实体属性与实体间关联关系，构建航班运行的多层级风险知识图谱，包括：

9、将通过数据清洗后的历史航班运行数据、航空器技术文档、机场运行规则和气象历史数据整合为标准化文本数据进行领域实体识别，得到航班运行的候选实体集；

10、将所述候选实体集中指代同一客观对象的多个候选实体合并为实体节点并分配全局唯一标识符；

11、根据所述历史航班运行数据中的事件记录和所述航空器技术文档中的关联描述，提取各所述实体节点之间的直接关联关系，并赋予关系类型标签；

12、根据所述机场运行规则中的程序逻辑和所述气象历史数据中的气象影响记录，解析出所述实体节点之间的间接关联关系，并赋予传导属性标签；

13、基于所述实体节点、所述关系类型标签及所述传导属性标签，按照风险等级从高到低的层级结构，构建所述多层级风险知识图谱。

14、在一个优选的实施方式中，所述通过所述多层级风险知识图谱中本体层定义将实时航班运行状态数据转换为结构化状态实例，包括：

15、所述多层级风险知识图谱的本体层定义中包含各实体类型对应的属性字段集、各属性字段的数据格式约束以及各属性字段的有效取值范围；

16、接收所述实时航班运行状态数据，并解析出所述实时航班运行状态数据中数据字段及对应的字段值；

17、根据所述本体层定义中所述属性字段集与所述数据字段之间的映射关系，将所述字段值分别填入所述多层级风险知识图谱中对应实体类型的属性字段下；

18、基于所述数据格式约束，对填入的所述字段值进行格式转换，并按照所述有效取值范围对格式转换后的字段值进行合法性校验；

19、将通过合法性校验的字段值及对应的所述实体类型实例化为结构化状态实例。

20、在一个优选的实施方式中，所述限定所述结构化状态实例在所述多层级风险知识图谱中实体间的关系类型与传递方向，包括：

21、根据所述结构化状态实例的实体类型，从所述本体层定义中的允许关系类型集；所述允许关系类型集中每一种关系类型均包含对应的合法起点实体类型集和合法终点实体类型集；

22、获取所述结构化状态实例在所述多层级风险知识图谱中的接入位置信息；所述接入位置信息包含所述结构化状态实例所对应的目标航班在图谱中的已有节点标识；

23、根据所述允许关系类型集合，筛选出以所述已有节点标识作为合法起点实体类型且以所述结构化状态实例的实体类型作为合法终点实体类型的第一类可用关系类型；

24、根据所述允许关系类型集合，筛选出以所述结构化状态实例的实体类型作为合法起点实体类型且以所述已有节点标识作为合法终点实体类型的第二类可用关系类型；

25、将所述第一类可用关系类型及所述第二类可用关系类型共同限定为所述结构化状态实例在接入所述多层级风险知识图谱时允许使用的关系类型集；

26、根据所述第一类可用关系类型确定由已有节点指向所述结构化状态实例的传递方向，根据所述第二类可用关系类型确定由所述结构化状态实例指向所述已有节点的传递方向。

27、在一个优选的实施方式中，所述基于所述关系类型与所述传递方向，将所述结构化状态实例作为输入查询，以所述多层级风险知识图谱中匹配定位的对应图谱节点为起点，以多层级风险知识图谱中风险传播关系边，在预设的跳数范围内进行关联路径搜索，包括：

28、以所述结构化状态实例的各属性字段值为匹配条件，对所述多层级风险知识图谱中所有实体节点的类型与属性进行匹配定位，得到所述结构化状态实例的搜索起点；

29、根据所述关系类型与所述传递方向，从所述多层级风险知识图谱中筛选出符合所述传递方向且关系类型属于所述关系类型范围内的关联边，作为可用风险传播关系边；

30、以所述搜索起点为当前节点，将所述当前节点通过一条所述可用风险传播关系边直接连接的所有相邻节点记录为一跳可达节点，并将从所述搜索起点到达各所述一跳可达节点所经过的所述可用风险传播关系边记录为一跳路径集；

31、以各所述一跳可达节点为新的当前节点，重复执行通过所述可用风险传播关系边扩展至相邻节点的操作，逐跳向外扩展，直至当前扩展的跳数达到所述预设的跳数范围的上限值，记录每一跳扩展过程中新增的可达节点及对应的路径；

32、从全部记录的路径中筛选出终点节点为风险事件节点的路径，作为所述潜在关联路径输出。

33、在一个优选的实施方式中，所述根据所述结构化状态实例的属性值，对搜索出的潜在关联路径中风险传导规则进行触发校验，包括：

34、获取所述潜在关联路径所经过的每一条风险传播关系边对应的边标识，以及各所述潜在关联路径中相邻节点对所对应的节点对标识；

35、以所述边标识和所述节点对标识为索引，从所述多层级风险知识图谱的关系属性存储区中提取各条所述潜在关联路径对应的风险传导规则；

36、所述风险传导规则包含条件字段和动作字段；所述条件字段中记录有触发当前风险传导规则所需满足的判断基准及对应的基准值范围，所述动作字段中记录有当前风险传导规则被触发后所对应的传导结果类型；

37、对所述风险传导规则进行结构化解析，将所述条件字段解析为至少一个待判定条件表达式，将所述动作字段解析为对应的待执行传导动作；所述待判定条件表达式中包含待比较的实体属性名及与所述基准值范围对应的比较逻辑。

38、在一个优选的实施方式中，所述根据所述结构化状态实例的属性值，对搜索出的潜在关联路径中风险传导规则进行触发校验，将通过校验的所述潜在关联路径标记为有效风险传导路径，包括：

39、根据所述待判定条件表达式中的所述实体属性名，从所述结构化状态实例的属性字段中提取对应的实时属性值；

40、将所述实时属性值代入所述待判定条件表达式中，按照所述比较逻辑将所述实时属性值与所述基准值范围进行比对，判断所述实时属性值是否落入所述基准值范围内；

41、当一条所述潜在关联路径所对应的所有所述待判定条件表达式的比对结果均为落入时，判定所述潜在关联路径通过触发校验，当存在任意一个所述待判定条件表达式的比对结果为未落入时，判定所述潜在关联路径未通过触发校验；

42、将判定为通过触发校验的各条所述潜在关联路径标记为有效风险传导路径，并将每条所述有效风险传导路径对应的所述待执行传导动作记录为所述有效风险传导路径的传导结果标签。

43、在一个优选的实施方式中，所述根据所述有效风险传导路径的数量与对应的风险事件节点及风险等级信息，结合目标航班在所述多层级风险知识图谱中的语义距离，计算所述目标航班的综合风险指数，包括：

44、统计所述有效风险传导路径的总数量，并读取所述有效风险传导路径所对应风险事件节点的风险等级信息；

45、获取所述目标航班对应的目标航班节点在所述多层级风险知识图谱中的节点位置，分别计算目标航班节点与每条所述有效风险传导路径所对应的风险事件节点之间的语义距离；

46、根据每条所述有效风险传导路径对应的所述风险等级信息，确定每条所述有效风险传导路径各自对应的风险贡献权重系数；所述风险贡献权重系数与所述风险等级信息呈正相关关系；

47、根据每条所述有效风险传导路径对应的所述语义距离，确定每条所述有效风险传导路径各自对应的距离衰减系数，所述距离衰减系数与所述语义距离呈负相关关系；

48、根据所述有效风险传导路径的总数量、所述风险贡献权重系数以及所述距离衰减系数，对所述有效风险传导路径进行多维度评估，得到所述目标航班的综合风险指数。

49、在一个优选的实施方式中，所述输出所述综合风险指数对应的风险预警信息，包括：

50、将所述综合风险指数与预设的风险预警等级区间进行归属比对，确定所述综合风险指数的目标取值区间；

51、根据通过所述目标取值区间所对应的风险预警等级确定的当前风险预警等级，从所述多层级风险知识图谱的风险事件实体中解析出与所述当前风险预警等级匹配的历史风险处置措施记录作为建议缓解措施；

52、将所述当前风险预警等级、触发所述有效风险传导路径的关键风险事件节点以及所述建议缓解措施组合为风险预警信息输出。

53、为了解决上述问题，本发明还提供一种基于知识图谱的航班运行风险预警系统，所述系统包括：

54、知识图谱构建模块，用于根据历史航班运行数据、航空器技术文档、机场运行规则和气象历史数据中各数据实体、实体属性与实体间关联关系，构建航班运行的多层级风险知识图谱；

55、状态实例化模块，用于通过所述多层级风险知识图谱中本体层定义将实时航班运行状态数据转换为结构化状态实例，并限定所述结构化状态实例在所述多层级风险知识图谱中实体间的关系类型与传递方向；

56、风险路径搜索模块，用于基于所述关系类型与所述传递方向，将所述结构化状态实例作为输入查询，以所述多层级风险知识图谱中匹配定位的对应图谱节点为起点，以多层级风险知识图谱中风险传播关系边，在预设的跳数范围内进行关联路径搜索；

57、传导路径校验模块，用于根据所述结构化状态实例的属性值，对搜索出的潜在关联路径中风险传导规则进行触发校验，将通过校验的所述潜在关联路径标记为有效风险传导路径；

58、综合风险评估模块，用于根据所述有效风险传导路径的数量与对应的风险事件节点及风险等级信息，结合目标航班在所述多层级风险知识图谱中的语义距离，计算所述目标航班的综合风险指数，以输出所述综合风险指数对应的风险预警信息。

59、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

60、1.本发明构建分层级航班运行风险知识图谱，统一整合多源异构业务数据并标准化实体、关联关系与风险传导属性，依托本体层规范实时航班数据实例转换规则，完成数据格式、取值合法性自动化校验，能够完整梳理各类运行要素间双向风险传递逻辑，限定合规关系类型与传播方向，实现实时航班状态与图谱体系高效融合接入，大幅提升多源数据融合建模与实时数据结构化处理能力。

61、2.本发明通过限定跳数的多路径遍历检索挖掘潜在风险传导链路，基于实体实时属性逐条校验传导规则筛选有效风险路径，结合风险等级权重、语义距离衰减系数完成多维度综合风险量化计算，输出匹配对应处置建议的分级预警信息，完整覆盖风险溯源、量化评估、辅助处置全流程，有效提升航班运行风险识别完整性、风险量化精准度与预警信息决策支撑价值。