基于知识图谱的数据查询方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种基于知识图谱的数据查询方法、装置及电子设备。涉及金融科技技术领域，其中，该方法包括：接收数据查询指令；基于目标对象的对象类型确定目标对象是否为金融机构的企业客户；在目标对象为企业客户时，基于数据查询指令从对公知识图谱中查询目标对象对应的企业相关数据，并依据目标对应关系从对私知识图谱中查询目标对象对应的企业管理层人员的个人相关数据；在目标对象为非企业客户时，基于数据查询指令从对私知识图谱中查询目标对象对应的个人相关数据，并依据目标对应关系从对公知识图谱中查询目标对象所在企业的企业相关数据。本申请解决了现有技术中在基于知识图谱查询用户的用户画像信息时，存在查询效率低的技术问题。询效率低的技术问题。询效率低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的数据查询方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及金融科技
，具体而言，涉及一种基于知识图谱的数据查询方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]知识图谱技术的数据来源主要是语料库、结构化数据等方面的数据，采用自然语言处理、人工智能技术通过自动化和智能化的方式来构建知识图谱，从而应用于智能搜索、智能客服等领域。现有技术通常通过将所有客户的相关数据构建一个知识图谱，并通过该知识图谱查询客户的用户画像信息。然而，由于金融机构的客户分为企业客户和非企业客户，通过所有客户的相关数据构建的知识图谱查询相关数据，需要查询整个知识图谱才能得到客户的用户画像信息，增加了数据查询时间，导致数据查询效率较低的问题。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种基于知识图谱的数据查询方法、装置及电子设备，以至少解决现有技术中在基于知识图谱查询用户的用户画像信息时，存在查询效率低的技术问题。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种基于知识图谱的数据查询方法，包括：接收数据查询指令，其中，所述数据查询指令中携带有目标对象的对象类型；基于所述目标对象的对象类型确定所述目标对象是否为金融机构的企业客户；在所述目标对象为所述企业客户的情况下，基于所述数据查询指令从对公知识图谱中查询所述目标对象对应的企业相关数据，并依据目标对应关系从对私知识图谱中查询所述目标对象对应的企业管理层人员的个人相关数据，其中，所述对公知识图谱为通过所述企业客户的用户画像数据构建的知识图谱，所述对私知识图谱通过金融机构的非企业客户的用户画像数据构建的知识图谱，所述目标对应关系为所述对公知识图谱与所述对私知识图谱之间的对应关系；在所述目标对象为所述非企业客户的情况下，基于所述数据查询指令从所述对私知识图谱中查询所述目标对象对应的个人相关数据，并依据所述目标对应关系从所述对公知识图谱中查询所述目标对象所在企业的企业相关数据。
[0006]进一步地，在接收数据查询指令之前，所述方法还包括：获取目标数据集合，其中，所述目标数据集合包括第一数据集合以及第二数据集合，所述第一数据集合中包括M个企业客户中的每个企业客户的用户画像数据，所述第二数据集合中包括N个非企业客户中的每个非企业客户的用户画像数据，M、N均为大于1的正整数；通过神经网络模型对所述第一数据集合中的用户画像数据进行数据挖掘，得到所述每个企业客户对应的第一数据，其中，所述每个企业客户对应的第一数据中至少包括该企业客户对应的实体数据、关联关系数据以及第一标签数据，所述第一标签数据用于区分所述第一数据中包括的数据的数据类型；基于所述每个企业客户对应的第一数据构建所述对公知识图谱。
[0007]进一步地，在获取目标数据集合之后，所述方法还包括：通过所述神经网络模型对
所述第二数据集合中的用户画像数据进行所述数据挖掘，得到所述每个非企业客户对应的第二数据，其中，所述每个非企业客户对应的第二数据中至少包括该非企业客户对应的实体数据、关联关系数据以及第二标签数据，所述第二标签数据用于区分所述第二数据中包括的数据的数据类型；基于所述每个非企业客户对应的第二数据构建所述对私知识图谱。
[0008]进一步地，获取目标数据集合，包括：获取所述金融机构对应的K个客户对应的内部数据以及外部数据，其中，所述内部数据至少包括所述K个客户在所述金融机构内的交易数据，所述外部数据至少包括所述K个客户的征信数据、经营数据，所述K个客户包括所述M个企业客户和所述N个非企业客户，K为正整数；对所述内部数据以及所述外部数据进行数据预处理，得到所述目标数据集合，其中，所述数据预处理至少包括：数据清洗、数据关联以及语料分析。
[0009]进一步地，所述数据关联用于将每个企业客户对应的全部数据与该企业客户进行关联得到所述每个企业客户的用户画像数据，所述语料分析用于从所述内部数据中的非结构化数据以及所述外部数据中的非结构化数据中提取关键语义信息。
[0010]进一步地，在基于所述数据查询指令从所述对私知识图谱中查询所述目标对象对应的个人相关数据，并依据所述目标对应关系从所述对公知识图谱中查询所述目标对象所在企业的企业相关数据之后，所述方法还包括：响应于图谱查询指令，确定所述目标对象的对象类型，其中，所述图谱查询指令用于查询所述目标对象对应的知识图谱；在所述目标对象的对象类型为企业客户时，将所述目标对象对应的对公知识图谱显示在目标页面中；在所述目标对象的对象类型为非企业客户时，将所述目标对象对应的对私知识图谱显示在所述目标页面中。
[0011]根据本申请的另一方面，还提供了一种基于知识图谱的数据查询装置，包括：接收模块，用于接收数据查询指令，其中，所述数据查询指令中携带有目标对象的对象类型；确定模块，用于基于所述目标对象的对象类型确定所述目标对象是否为金融机构的企业客户；第一查询模块，用于在所述目标对象为所述企业客户的情况下，基于所述数据查询指令从对公知识图谱中查询所述目标对象对应的企业相关数据，并依据目标对应关系从对私知识图谱中查询所述目标对象对应的企业管理层人员的个人相关数据，其中，所述对公知识图谱为通过所述企业客户的用户画像数据构建的知识图谱，所述对私知识图谱通过金融机构的非企业客户的用户画像数据构建的知识图谱，所述目标对应关系为所述对公知识图谱与所述对私知识图谱之间的对应关系；第二查询模块，用于在所述目标对象为所述非企业客户的情况下，基于所述数据查询指令从所述对私知识图谱中查询所述目标对象对应的个人相关数据，并依据所述目标对应关系从所述对公知识图谱中查询所述目标对象所在企业的企业相关数据。
[0012]根据本申请的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，计算机程序被设置为运行时执行上述的基于知识图谱的数据查询方法。
[0013]根据本申请的另一方面，还提供了一种电子设备，电子设备包括一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现用于运行程序，其中，程序被设置为运行时执行上述的基于知识图谱的数据查询方法。
[0014]在本申请中，首先接收数据查询指令，其中，所述数据查询指令中携带有目标对象的对象类型；然后基于所述目标对象的对象类型确定所述目标对象是否为金融机构的企业客户；然后在所述目标对象为所述企业客户的情况下，基于所述数据查询指令从对公知识图谱中查询所述目标对象对应的企业相关数据，并依据目标对应关系从对私知识图谱中查询所述目标对象对应的企业管理层人员的个人相关数据，其中，所述对公知识图谱为通过所述企业客户的用户画像数据构建的知识图谱，所述对私知识图谱通过金融机构的非企业客户的用户画像数据构建的知识图谱，所述目标对应关系为所述对公知识图谱与所述对私知识图谱之间的对应关系；在所述目标对象为所述非企业客户的情况下，基于所述数据查询指令从所述对私知识图谱中查询所述目标对象对应的个人相关数据，并依本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的数据查询方法，其特征在于，包括：接收数据查询指令，其中，所述数据查询指令中携带有目标对象的对象类型；基于所述目标对象的对象类型确定所述目标对象是否为金融机构的企业客户；在所述目标对象为所述企业客户的情况下，基于所述数据查询指令从对公知识图谱中查询所述目标对象对应的企业相关数据，并依据目标对应关系从对私知识图谱中查询所述目标对象对应的企业管理层人员的个人相关数据，其中，所述对公知识图谱为通过所述企业客户的用户画像数据构建的知识图谱，所述对私知识图谱通过所述金融机构的非企业客户的用户画像数据构建的知识图谱，所述目标对应关系为所述对公知识图谱与所述对私知识图谱之间的对应关系；在所述目标对象为所述非企业客户的情况下，基于所述数据查询指令从所述对私知识图谱中查询所述目标对象对应的个人相关数据，并依据所述目标对应关系从所述对公知识图谱中查询所述目标对象所在企业的企业相关数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收数据查询指令之前，所述方法还包括：获取目标数据集合，其中，所述目标数据集合包括第一数据集合以及第二数据集合，所述第一数据集合中包括M个企业客户中的每个企业客户的用户画像数据，所述第二数据集合中包括N个非企业客户中的每个非企业客户的用户画像数据，M、N均为大于1的正整数；通过神经网络模型对所述第一数据集合中的用户画像数据进行数据挖掘，得到所述每个企业客户对应的第一数据，其中，所述每个企业客户对应的第一数据中至少包括该企业客户对应的实体数据、关联关系数据以及第一标签数据，所述第一标签数据用于区分所述第一数据中包括的数据的数据类型；基于所述每个企业客户对应的第一数据构建所述对公知识图谱。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取目标数据集合之后，所述方法还包括：通过所述神经网络模型对所述第二数据集合中的用户画像数据进行所述数据挖掘，得到所述每个非企业客户对应的第二数据，其中，所述每个非企业客户对应的第二数据中至少包括该非企业客户对应的实体数据、关联关系数据以及第二标签数据，所述第二标签数据用于区分所述第二数据中包括的数据的数据类型；基于所述每个非企业客户对应的第二数据构建所述对私知识图谱。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取目标数据集合，包括：获取所述金融机构对应的K个客户对应的内部数据以及外部数据，其中，所述内部数据至少包括所述K个客户在所述金融机构内的交易数据，所述外部数据至少包括所述K个客户的征信数据、经营数据，所述K个客户包括所述M个企业客户和所述N个非企业客户，K为正整数；对所述内部...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘青芳，
申请(专利权)人：吉林亿联银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：