一种工业知识图谱动态更新与冲突消解系统和方法

本发明涉及工业，尤其涉及一种工业知识图谱动态更新与冲突消解系统和方法。

背景技术：

1、随着工业数字化转型的不断深入，工业知识图谱已成为整合设备运维数据、生产流程数据、工艺标准数据的核心载体，能够实现工业多源异构知识的结构化表达与关联推理，在设备故障诊断、生产优化决策、智能运维等工业场景中得到广泛应用。

2、现有工业知识图谱技术仍存在明显不足：一是动态更新能力较弱，多数采用离线批量更新模式，无法适配工业现场实时产生的动态数据，导致知识图谱时效性滞后，难以满足实时决策需求；二是缺乏高效的冲突消解机制，工业多源数据融合过程中易产生知识冲突，现有技术多依赖人工核验，不仅消解效率低，且主观性较强；三是动态更新与冲突处理缺乏协同，更新过程中未同步嵌入冲突检测与消解逻辑，易出现“带病更新”，破坏知识图谱的一致性与准确性，显著增加后期维护与返工成本。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种工业知识图谱动态更新与冲突消解系统，能够有效解决现有工业知识图谱技术中存在的动态更新滞后、冲突消解低效、更新与冲突协同不足的问题。

2、第一方面，本发明实施例提供一种工业知识图谱动态更新与冲突消解系统，包括：

3、数据采集模块，用于对工业场景中的多源异构数据进行实时采集；

4、数据预处理模块，用于对采集的原始数据进行清洗、标准化及结构化处理，生成候选知识单元；

5、更新需求触发模块，用于根据预设的触发规则判断并触发知识图谱更新流程；

6、冲突检测模块，用于识别候选知识单元与现有知识图谱之间的冲突，并对冲突程度进行量化评估；

7、冲突消解模块，用于根据冲突程度自适应执行冲突消解，得到合法有效的知识单元；

8、增量更新执行模块，用于基于消解后的知识单元对工业知识图谱进行原子性增量更新与版本管理；

9、更新后验证模块，用于对更新后的工业知识图谱进行质量验证，并根据验证结果执行反馈调整。

10、进一步的，所述数据采集模块包括：

11、数据源适配单元，用于通过预设的数据源接口与工业场景中的各数据源建立连接并采集数据，数据源类型包括但不限于设备层数据源、系统层数据源、文档层数据源、人工录入数据源；

12、格式转换单元，用于将采集到的异构数据转换为统一的数据格式；

13、数据传输单元，用于将格式转换后的数据传输至数据预处理模块。

14、进一步的，所述更新需求触发模块包括：

15、触发条件配置单元，用于配置更新需求的触发模式，所述触发模式包括数据增量触发、工业事件触发和定时触发；其中，所述数据增量触发用于根据数据增量占比和工业事件紧急度判断是否启动更新流程；

16、触发决策单元，用于当检测到满足任一更新需求触发条件时，生成并启动知识图谱更新指令。

17、进一步的，所述冲突检测模块包括：

18、冲突类型识别单元，用于识别候选知识单元与现有图谱的冲突类型，所述冲突类型包括实体属性冲突、关系冲突和本体概念冲突；

19、冲突量化计算单元，用于基于候选属性与现有属性的差异度、候选关系的置信度进行加权计算，得到冲突量化值，并划分对应的冲突程度，所述冲突程度包括严重冲突、一般冲突和轻微冲突；

20、冲突日志记录单元，用于将冲突信息存储至预先构建的冲突日志库，所述冲突信息包括但不限于冲突类型、冲突程度、涉及的候选知识单元与现有知识单元、冲突发生时间。

21、进一步的，所述冲突消解模块包括：

22、消解策略选择单元，用于基于冲突程度自适应选择消解策略；

23、消解策略执行单元，用于执行所选择的消解策略以完成冲突消解；

24、消解结果评估单元，用于对消解后的知识单元进行逻辑一致性校验，当校验不通过时重新选择消解策略，当校验通过时输出消解后的知识单元。

25、进一步的，所述消解策略包括权威度优先策略、逻辑规则匹配策略、机器学习预测策略和最新数据优先策略，所述基于冲突程度自适应选择消解策略，包括：

26、当冲突程度为严重冲突时，选择权威度优先策略，并结合人工核验进行辅助；

27、当冲突程度为一般冲突时，选择逻辑规则匹配策略或机器学习预测策略；

28、当冲突程度为轻微冲突时，选择最新数据优先策略。

29、进一步的，所述增量更新执行模块包括：

30、更新内容组织单元，用于将消解后的知识单元按操作类型进行分组，所述操作类型包括新增操作、修改操作和删除操作；

31、更新事务管理单元，用于采用原子性更新机制对更新操作进行管理；

32、更新版本控制单元，用于为每次更新分配唯一的更新版本号，并记录版本信息，所述版本信息包括但不限于更新时间、更新操作列表、操作人员、更新触发原因。

33、进一步的，所述采用原子性更新机制对更新操作进行管理，包括：

34、在更新前，对待更新的知识图谱分区创建快照，作为回滚备份；

35、在更新中，按序执行更新操作，若任一操作失败则立即回滚至快照状态；

36、在更新完成后，生成更新成功确认信号，并反馈至更新后验证模块。

37、进一步的，所述更新后验证模块包括：

38、验证维度配置单元，用于配置知识图谱的质量验证维度，所述质量验证维度包括一致性验证、完整性验证和准确性验证；

39、自动化验证单元，用于基于所述质量验证维度，对更新后的知识图谱进行质量校验，并输出验证结果；

40、反馈调整单元，用于根据验证结果执行策略，验证通过则完成本次更新，验证不通过则将不合格知识回流至冲突检测模块重新处理。

41、第二方面，本发明实施例提供一种工业知识图谱动态更新与冲突消解方法，包括：

42、采集工业场景中的多源异构数据，并对采集到的数据进行清洗、标准化及结构化处理，生成候选知识单元；

43、根据预设的触发规则判断并触发知识图谱更新流程；

44、识别所述候选知识单元与现有知识图谱之间的冲突，并对冲突程度进行量化评估；

45、根据所述冲突程度自适应执行冲突消解，得到合法有效的知识单元；

46、基于消解后的知识单元对工业知识图谱进行原子性增量更新与版本管理；

47、对更新后的工业知识图谱进行质量验证，并根据验证结果执行反馈调整。

48、与现有技术相比，本发明实施例提供的一种工业知识图谱动态更新与冲突消解系统，其有益效果在于：有效提升了工业知识图谱的时效性与动态适配能力，解决现有技术离线批量更新导致的时效性滞后问题，实现冲突的精准识别与高效自动化消解，降低人工干预成本，提升知识图谱的准确性与一致性，保障知识图谱更新过程的可靠性与可追溯性，确保知识图谱的高质量与可靠应用。

1.一种工业知识图谱动态更新与冲突消解系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的工业知识图谱动态更新与冲突消解系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：

3.如权利要求1所述的工业知识图谱动态更新与冲突消解系统，其特征在于，所述更新需求触发模块包括：

4.如权利要求1所述的工业知识图谱动态更新与冲突消解系统，其特征在于，所述冲突检测模块包括：

5.如权利要求1所述的工业知识图谱动态更新与冲突消解系统，其特征在于，所述冲突消解模块包括：

6.如权利要求5所述的工业知识图谱动态更新与冲突消解系统，其特征在于，所述消解策略包括权威度优先策略、逻辑规则匹配策略、机器学习预测策略和最新数据优先策略，所述基于冲突程度自适应选择消解策略，包括：

7.如权利要求1所述的工业知识图谱动态更新与冲突消解系统，其特征在于，所述增量更新执行模块包括：

8.如权利要求1所述的工业知识图谱动态更新与冲突消解系统，其特征在于，所述采用原子性更新机制对更新操作进行管理，包括：

9.如权利要求1所述的工业知识图谱动态更新与冲突消解系统，其特征在于，所述更新后验证模块包括：

10.一种工业知识图谱动态更新与冲突消解方法，其特征在于，包括：