一种基于知识图谱的互联网公开情报挖掘方法

1.本发明涉及互联网信息技术领域，具体为一种基于知识图谱的互联网公开情报挖掘方法。


背景技术：

2.互联网，又称国际网络，指的是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络，互联网根据音译也被叫做因特网(internet)、英特网，是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，在这个网络中有交换机、路由器等网络设备、各种不同的连接链路、种类繁多的服务器和数不尽的计算机、终端。使用互联网可以将信息瞬间发送到千里之外的人手中，它是信息社会的基础。
3.知识图谱本质上是一种叫做语义网络的知识库，即具有有向图结构的一个知识库，现有的互联网公开情报挖掘的方法不能基于知识图谱进行挖掘，存在一定的不足。


技术实现要素：

4.本发明提供如下技术方案：一种基于知识图谱的互联网公开情报挖掘系统，包括互联网公开情报挖掘系统，所述互联网公开情报挖掘系统包括人工智能单元、分析单元、互联网单元、数据库、知识图谱单元、处理单元、更新单元、适配单元、优化单元和输出单元，所述人工智能单元的输出端与分析单元的输入端连接，分析单元的输出端分别与互联网单元、数据库和知识图谱单元的输入端连接，互联网单元的输出端、数据库的输出端和知识图谱单元的输出端均与处理单元的输入端连接，处理单元的输出端与适配单元的输入端连接，适配单元的输出端与输出单元的输入端连接，优化单元的输出端与适配单元的输入端连接。
5.通过采用上述技术方案；通过人工智能单元提示用户输入指令的指向性和实际表达含义，便于根据其输入的指令精准搜索到与之对应的目标数据，通过更新单元对互联网单元、数据库和知识图谱单元的知识数据信息进行实时更新，以保证知识数据信息的时变性，从而保证快速精准找到与搜索模型相对应的目标数据信息，通过处理单元将知识数据信息转换为与搜索模型对应的目标情报，并建立目标模块，并对目标模型和搜索模型进行适配操作，并进行审核，保证搜索后的答案符合搜索指令。
6.优选的，所述互联网单元、数据库和知识图谱单元之间均互相双向连接，所述更新单元的输出端与互联网单元的输入端连接。
7.通过采用上述技术方案；通过互联网单元、数据库和知识图谱单元互相连接，便于整合之间的数据信息，方便快速找到目标数据信息，通过更新单元实时对互联网单元、数据库和知识图谱单元的知识数据信息进行更新。
8.优选的，所述人工智能单元包括输入模块、辅助模块和智能处理模块，输入模块的输出端与辅助模块的输入端连接，辅助模块的输出端与智能处理模块的输入端连接，人工
智能单元用于用户输入搜索指令，且通过辅助模块和智能处理模块对输入的指令进行智能化辅助和提示，以完善输入指令的表达效果，明确输入指令的含义。
9.通过采用上述技术方案；通过人工智能单元对用户输入的指令进行提示，以完善用户输入指令的表达效果，从而便于快速精准找到与之对应的目标数据信息，有利于提高搜索目标数据信息的效率。
10.优选的，所述分析单元包括分析模块、搜索模型建立模块和分布模块，分析模块的输出端与搜索模型建立模块的输入端连接，搜索模型建立模块的输出端与分布模块的输入端连接，分析模块用于对输入的指令进行分析，并建立与输入指令一致的搜索模型，且将建立的搜索模型根据不同性质等信息对其目标信息以不同的方式进行不同的数据信息收集。
11.通过采用上述技术方案；通过分析单元对输入的搜索指令进行分析，明确输入指令中多个用词的具体含义，并建立搜索模型，便于对输入的指令进行下发，保证搜索指令能够快速找到对应的目标数据。
12.优选的，所述互联网单元、数据库和知识图谱单元均为网络知识库，其均用于提供线上知识数据信息，知识图谱单元包括知识整合、知识处理、知识抽取和知识应用，互联网单元包括网上信息模块，网上信息模块包括人文信息、社会信息和理论信息等。
13.通过采用上述技术方案；通过互联网单元、数据库和知识图谱单元提供知识数据信息源，便于快速找到与搜索指令对应的目标数据信息。
14.优选的，所述更新单元用于实时更新互联网单元、数据库和知识图谱单元内的知识数据信息，所述数据库包括结构化数据和非结构化数据。
15.通过采用上述技术方案；通过更新单元保证互联网单元、数据库和知识图谱单元的时变性，从而保证搜索指令搜索所得的目标数据的精准度。
16.优选的，所述处理单元包括数据处理模块和目标模型建立模块，处理单元用于对搜索的目标数据信息进行处理，使互联网单元、数据库和知识图谱单元内的知识数据信息转换为与搜索模型对应的目标情报，并建立目标模块。
17.通过采用上述技术方案；通过处理模块经互联网单元、数据库和知识图谱单元的广泛的知识数据信息转换为与搜索模型对应的目标情报，且通过搜索模型与目标模型的对比，便于明确目标模型与搜索模型之间的差值，从而明确掌握目标模型与搜索模型的符合程度。
18.优选的，所述适配单元包括匹配模块和审核模块，匹配模块用于对搜索模型和目标模型进行适配操作，审核模块用于审核搜索模型和目标模型之间的差值是否在允许的范围内，审核通过则进行下一操作，审核不通过则传输至处理单元进行再次处理。
19.通过采用上述技术方案；通过使搜索模型和目标模型对比适配，便于对其进行适配的过程中对矛盾和不匹配的数据进行采集，并进行审核，保证搜索模型和目标模型之间的符合程度更高，并在误差允许范围内。
20.优选的，所述优化单元包括匹配优化和模型数据优化，优化单元用于对目标模型和搜索模型在匹配的过程中进行情报的优化，以使目标情报符合搜索指令，使目标模型贴合搜索模型的含义，所述输出单元包括数据信息存储和结果展示，输出单元用于对审核通过的目标模型进行分解并向用户展示，并进行存储。
21.通过采用上述技术方案；通过优化单元对匹配的数据进行优化，以完善目标模型
的数据信息，通过输出单元便于向用户展示目标模型数据的信息，方便用户理解，通过存储便于后期在遇到同一问题或相似问题时快速找到目标模型。
22.优选的，一种基于知识图谱的互联网公开情报挖掘方法，其主要步骤为：
23.s1：用户通过人工智能单元辅助输入需要搜索的指令信息，并对对输入的指令进行智能化解析；
24.s2：建立与输入指令对应的搜索模型，并将搜索模型根据不同数据源进行分布下发；
25.s3：基于互联网、数据库和知识图谱等互联网信息采集与搜索模型对应的数据信息；
26.s4：根据采集的数据信息建立与搜索模型对应的目标模型；
27.s5：对目标模型和搜索模型进行匹配操作，且对匹配过程中产生的矛盾数据进行优化，并进行审核；
28.s6：审核不通过则传输至处理单元继续处理，直至审核通过，审核通过则对匹配通过的目标模型进行分解展示，并存储。
29.有益效果
30.与现有技术相比，本发明提供了一种基于知识图谱的互联网公开情报挖掘方法，具备以下有益效果：
31.本发明通过人工智能单元提示用户输入指令的指向性和实际表达含义，便于根据其输入的指令精准搜索到与之对应的目标数据，通过更新单元对互联网单元、数据库和知识图谱单元的知识数据信息进行实时更新，以保证知识数据信息的时变性，从而保证快速精准找到与搜索模型相对应的目标数据信息，通过处理单元将知识数据信息转换为与搜索模型对应的目标情报，并建立目标模块，并对目标模型和搜索模型进行适配操作，并进行审核，保证搜索后的答案符合搜索指令。
附图说明
32.图1为本发明一种基于知识图谱的互联网公开情报挖掘方法的系统结构示意图；
33.图2为本发明一种基于知识图谱的互联网公开情报挖掘方法的流程示意图。
具体实施方式
34.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
35.实施例一；
36.请参阅图1，一种基于知识图谱的互联网公开情报挖掘系统，包括互联网公开情报挖掘系统，互联网公开情报挖掘系统包括人工智能单元、分析单元、互联网单元、数据库、知识图谱单元、处理单元、更新单元、适配单元、优化单元和输出单元，人工智能单元的输出端与分析单元的输入端连接，分析单元的输出端分别与互联网单元、数据库和知识图谱单元的输入端连接，互联网单元的输出端、数据库的输出端和知识图谱单元的输出端均与处理
单元的输入端连接，处理单元的输出端与适配单元的输入端连接，适配单元的输出端与输出单元的输入端连接，优化单元的输出端与适配单元的输入端连接，通过人工智能单元提示用户输入指令的指向性和实际表达含义，便于根据其输入的指令精准搜索到与之对应的目标数据，通过更新单元对互联网单元、数据库和知识图谱单元的知识数据信息进行实时更新，以保证知识数据信息的时变性，从而保证快速精准找到与搜索模型相对应的目标数据信息，通过处理单元将知识数据信息转换为与搜索模型对应的目标情报，并建立目标模块，并对目标模型和搜索模型进行适配操作，并进行审核，保证搜索后的答案符合搜索指令。
37.进一步的，互联网单元、数据库和知识图谱单元之间均互相双向连接，更新单元的输出端与互联网单元的输入端连接，通过互联网单元、数据库和知识图谱单元互相连接，便于整合之间的数据信息，方便快速找到目标数据信息，通过更新单元实时对互联网单元、数据库和知识图谱单元的知识数据信息进行更新。
38.实施例二；
39.请参阅图1和2，人工智能单元包括输入模块、辅助模块和智能处理模块，输入模块的输出端与辅助模块的输入端连接，辅助模块的输出端与智能处理模块的输入端连接，人工智能单元用于用户输入搜索指令，且通过辅助模块和智能处理模块对输入的指令进行智能化辅助和提示，以完善输入指令的表达效果，明确输入指令的含义，通过人工智能单元对用户输入的指令进行提示，以完善用户输入指令的表达效果，从而便于快速精准找到与之对应的目标数据信息，有利于提高搜索目标数据信息的效率。
40.进一步的，分析单元包括分析模块、搜索模型建立模块和分布模块，分析模块的输出端与搜索模型建立模块的输入端连接，搜索模型建立模块的输出端与分布模块的输入端连接，分析模块用于对输入的指令进行分析，并建立与输入指令一致的搜索模型，且将建立的搜索模型根据不同性质等信息对其目标信息以不同的方式进行不同的数据信息收集，通过分析单元对输入的搜索指令进行分析，明确输入指令中多个用词的具体含义，并建立搜索模型，便于对输入的指令进行下发，保证搜索指令能够快速找到对应的目标数据。
41.实施例三；
42.请参阅图1和2，互联网单元、数据库和知识图谱单元均为网络知识库，其均用于提供线上知识数据信息，知识图谱单元包括知识整合、知识处理、知识抽取和知识应用，互联网单元包括网上信息模块，网上信息模块包括人文信息、社会信息和理论信息等，通过互联网单元、数据库和知识图谱单元提供知识数据信息源，便于快速找到与搜索指令对应的目标数据信息。
43.进一步的，更新单元用于实时更新互联网单元、数据库和知识图谱单元内的知识数据信息，数据库包括结构化数据和非结构化数据，通过更新单元保证互联网单元、数据库和知识图谱单元的时变性，从而保证搜索指令搜索所得的目标数据的精准度。
44.实施例四；
45.请参阅图1和2，处理单元包括数据处理模块和目标模型建立模块，处理单元用于对搜索的目标数据信息进行处理，使互联网单元、数据库和知识图谱单元内的知识数据信息转换为与搜索模型对应的目标情报，并建立目标模块，通过处理模块经互联网单元、数据库和知识图谱单元的广泛的知识数据信息转换为与搜索模型对应的目标情报，且通过搜索
模型与目标模型的对比，便于明确目标模型与搜索模型之间的差值，从而明确掌握目标模型与搜索模型的符合程度。
46.进一步的，适配单元包括匹配模块和审核模块，匹配模块用于对搜索模型和目标模型进行适配操作，审核模块用于审核搜索模型和目标模型之间的差值是否在允许的范围内，审核通过则进行下一操作，审核不通过则传输至处理单元进行再次处理，通过使搜索模型和目标模型对比适配，便于对其进行适配的过程中对矛盾和不匹配的数据进行采集，并进行审核，保证搜索模型和目标模型之间的符合程度更高，并在误差允许范围内。
47.进一步的，优化单元包括匹配优化和模型数据优化，优化单元用于对目标模型和搜索模型在匹配的过程中进行情报的优化，以使目标情报符合搜索指令，使目标模型贴合搜索模型的含义，输出单元包括数据信息存储和结果展示，输出单元用于对审核通过的目标模型进行分解并向用户展示，并进行存储，通过优化单元对匹配的数据进行优化，以完善目标模型的数据信息，通过输出单元便于向用户展示目标模型数据的信息，方便用户理解，通过存储便于后期在遇到同一问题或相似问题时快速找到目标模型。
48.工作原理：用户通过人工智能单元辅助输入需要搜索的指令信息，并对对输入的指令进行智能化解析，对输入的指令处理完成后，建立与输入指令对应的搜索模型，并将搜索模型根据不同数据源进行分布下发，基于互联网、数据库和知识图谱等互联网信息采集与搜索模型对应的数据信息，根据采集的数据信息建立与搜索模型对应的目标模型，并对目标模型和搜索模型进行匹配操作，且对匹配过程中产生的矛盾数据进行优化，并进行审核，审核不通过则传输至处理单元继续处理，直至审核通过，审核通过则对匹配通过的目标模型进行分解展示，并存储。
49.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
50.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。