本发明专利技术公开了一种异常实体的定位方法，该方法包括以下步骤：获取各待识别的实体和各实体之间的关联关系；根据各实体和各关联关系构建实体关联知识图谱；利用实体关联知识图谱进行循环关联实体查找，并将查找到的各循环关联实体确定为异常实体。应用本发明专利技术所提供的异常实体的定位方法，较大地节省了人力成本，提高了对异常实体定位的准确性。本发明专利技术还公开了一种异常实体的定位装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。相应技术效果。相应技术效果。
【技术实现步骤摘要】
一种异常实体的定位方法、装置、设备及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别是涉及一种异常实体的定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]在大数据存储中，数据库中存储有大量实体，实体之间可能存在关联，且根据需要会有新增的实体请求加入到数据库中，新增实体的加入可能会使得数据库中原本的实体关联关系发生变化。当数据库中较多的实体之间存在关联，实体之间的关联关系复杂，且当各实体之间的关联关系构成循环关联关系时，说明构成循环关联关系的各实体可能存在异常，需要对异常实体进行定位。
[0003]现有的异常实体定位方法为通过人工识别来确定是否存在构成循环关联关系的实体，需耗费大量的人工成本，通常会由于经验的限制无法准确地判定循环关联关系，所得到的结果的准确性是相对较低的。
[0004]综上所述，如何有效地解决现有的异常实体定位方法需耗费大量的人工成本，异常实体查找的准确性低等问题，是目前本领域技术人员急需解决的问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的是提供一种异常实体的定位方法，该方法较大地节省了人力成本，提高了对异常实体定位的准确性；本专利技术的另一目的是提供一种异常实体的定位装置、设备及计算机可读存储介质。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]一种异常实体的定位方法，包括：
[0008]获取各待识别的实体和各所述实体之间的关联关系；
[0009]根据各所述实体和各所述关联关系构建实体关联知识图谱；
[0010]利用所述实体关联知识图谱进行循环关联实体查找，并将查找到的各所述循环关联实体确定为异常实体。
[0011]在本专利技术的一种具体实施方式中，根据各所述实体和各所述关联关系构建实体关联知识图谱，包括：
[0012]将各所述实体确定为各点数据，并将各所述关联关系确定为各边数据；
[0013]根据各所述点数据和各所述边数据构建所述实体关联知识图谱。
[0014]在本专利技术的一种具体实施方式中，利用所述实体关联知识图谱进行循环关联实体查找，并将查找到的各所述循环关联实体确定为异常实体，包括：
[0015]利用Gremlin图遍历语言和深度优先搜索算法从所述实体关联知识图谱中查找循环关联实体，得到各所述循环关联实体；
[0016]根据各所述循环关联实体生成有向循环关联子图和无向循环关联子图；
[0017]获取预生成的关联实体异常预警报表；
[0018]结合所述有向循环关联子图、所述无向循环关联子图以及所述关联实体异常预警报表确定各所述循环关联实体分别对应的循环关联社区；
[0019]将各所述循环关联社区中各所述实体均确定为异常实体。
[0020]在本专利技术的一种具体实施方式中，在将各所述循环关联社区中各所述实体均确定为异常实体之后，还包括：
[0021]基于各所述异常实体更新所述关联实体异常预警报表。
[0022]在本专利技术的一种具体实施方式中，在将查找到的各所述循环关联实体确定为异常实体之后，还包括：
[0023]分别获取所述实体关联知识图谱中除当前已确定的各所述异常实体之外的各剩余实体的路径信息、出度及入度；
[0024]结合各所述剩余实体分别对应的路径信息、出度及入度进行异常实体补充查找。
[0025]在本专利技术的一种具体实施方式中，在将查找到的各所述循环关联实体确定为异常实体之后，还包括：
[0026]获取各所述实体分别对应的属性信息；
[0027]根据各所述属性信息进行异常实体补充查找。
[0028]在本专利技术的一种具体实施方式中，根据各所述实体和各所述关联关系构建实体关联知识图谱，包括：
[0029]获取实体参数集；
[0030]对所述实体参数集中各实体参数进行数据清洗，得到清洗后实体参数；
[0031]根据各所述实体、各所述关联关系以及各所述清洗后实体参数构建所述实体关联知识图谱。
[0032]一种异常实体的定位装置，包括：
[0033]关联关系获取模块，用于获取各待识别的实体和各所述实体之间的关联关系；
[0034]知识图谱构建模块，用于根据各所述实体和各所述关联关系构建实体关联知识图谱；
[0035]异常实体确定模块，用于利用所述实体关联知识图谱进行循环关联实体查找，并将查找到的各所述循环关联实体确定为异常实体。
[0036]一种异常实体的定位设备，包括：
[0037]存储器，用于存储计算机程序；
[0038]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如前所述异常实体的定位方法的步骤。
[0039]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述异常实体的定位方法的步骤。
[0040]本专利技术所提供的异常实体的定位方法，获取各待识别的实体和各实体之间的关联关系；根据各实体和各关联关系构建实体关联知识图谱；利用实体关联知识图谱进行循环关联实体查找，并将查找到的各循环关联实体确定为异常实体。
[0041]由上述技术方案可知，当需要进行异常实体定位时，获取各待识别的实体和各实体之间的关联关系，根据各实体和各关联关系构建实体关联知识图谱，利用实体关联知识图谱进行循环关联实体查找，并将查找到的各循环关联实体确定为异常实体。充分利用构建的实体关联知识图谱可视化展示各实体之间的关联关系，能够利用实体关联知识图谱对
循环关联实体进行清楚展示，较大地节省了人力成本，提高了对异常实体定位的准确性。
[0042]相应的，本专利技术还提供了与上述异常实体的定位方法相对应的异常实体的定位装置、设备和计算机可读存储介质，具有上述技术效果，在此不再赘述。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0044]图1为本专利技术实施例中异常实体的定位方法的一种实施流程图；
[0045]图2为本专利技术实施例中异常实体的定位方法的另一种实施流程图；
[0046]图3为本专利技术实施例中一种实体间有向关联示意图；
[0047]图4为本专利技术实施例中一种实体间无向关联示意图；
[0048]图5为本专利技术实施例中一种异常实体的定位装置的结构框图；
[0049]图6为本专利技术实施例中一种异常实体的定位设备的结构框图；
[0050]图7为本实施例提供的一种异常实体的定位设备的具体结构示意图。
具体实施方式
[0051]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种异常实体的定位方法，其特征在于，包括：获取各待识别的实体和各所述实体之间的关联关系；根据各所述实体和各所述关联关系构建实体关联知识图谱；利用所述实体关联知识图谱进行循环关联实体查找，并将查找到的各所述循环关联实体确定为异常实体。2.根据权利要求1所述的异常实体的定位方法，其特征在于，根据各所述实体和各所述关联关系构建实体关联知识图谱，包括：将各所述实体确定为各点数据，并将各所述关联关系确定为各边数据；根据各所述点数据和各所述边数据构建所述实体关联知识图谱。3.根据权利要求1或2所述的异常实体的定位方法，其特征在于，利用所述实体关联知识图谱进行循环关联实体查找，并将查找到的各所述循环关联实体确定为异常实体，包括：利用Gremlin图遍历语言和深度优先搜索算法从所述实体关联知识图谱中查找循环关联实体，得到各所述循环关联实体；根据各所述循环关联实体生成有向循环关联子图和无向循环关联子图；获取预生成的关联实体异常预警报表；结合所述有向循环关联子图、所述无向循环关联子图以及所述关联实体异常预警报表确定各所述循环关联实体分别对应的循环关联社区；将各所述循环关联社区中各所述实体均确定为异常实体。4.根据权利要求3所述的异常实体的定位方法，其特征在于，在将各所述循环关联社区中各所述实体均确定为异常实体之后，还包括：基于各所述异常实体更新所述关联实体异常预警报表。5.根据权利要求1所述的异常实体的定位方法，其特征在于，在将查找到的各所述循环关联实体确定为异常实体之后，还包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：方蓓华，成先明，李黎明，司徒浩，黄樵，舒潇锐，
申请(专利权)人：成都农村商业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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