【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，具体而言，涉及一种基于知识图谱的需求关联方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，随着项目研发过程逐步深入，需求逐步增多，不同需求层次、条目、版本、复用及共享之间错综复杂，但由于项目的整体性，每条需求并不是孤立存在的，而且需求相互之间关联、追踪关系至关重要。
2、现有的需求关联关系建立手段主要是通过在需求管理系统中，进行需求条目、层次、版本等之间手动关联，随着需求逐步增多，手动建立关联关系已不切实际，工作量大且容易出错，因此迫切需要一种自动化建立关联关系的技术手段。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种基于知识图谱的需求关联方法、装置、设备及存储介质，以至少解决相关技术中难以自动建立需求关联关系的技术问题。
2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于知识图谱的需求关联方法，包括：
3、获取目标领域的需求先验数据，根据所述需求先验数据构建需求知识图谱；在有新需求加入的情况下，识别所述新需求与所述需求知识图谱中的需求实体的关联关系，得到与所述新需求具有关联关系的需求实体；根据所述新需求与所述需求实体的关联关系，更新所述需求知识图谱。
4、在一个可选地实施例中，根据所述需求先验数据构建需求知识图谱，包括：
5、根据所述需求先验数据中的需求条目关联关系，得到所述需求知识图谱中需求之间的关系；
6、将所述需求先验数据中的需求条目，作为所述需求知识图谱中的需求实体；
7、根据
8、根据提取的需求关系、需求实体以及需求属性，构建所述需求知识图谱。
9、在一个可选地实施例中，根据所述需求先验数据、预设的语言处理模型以及预设的规则匹配方法，抽取需求属性信息，包括：
10、将所述需求先验数据输入所述语言处理模型，得到文本分词信息、关键词信息；
11、根据所述文本分词信息、关键词信息，以及预设的规则匹配方法，抽取需求属性信息。
12、在一个可选地实施例中，在有新需求加入的情况下，识别所述新需求与所述需求知识图谱中的需求实体的关联关系，得到与所述新需求具有关联关系的需求实体，包括：
13、提取所述新需求的属性信息；
14、根据需求属性信息计算所述新需求与所述需求知识图谱中需求实体的属性覆盖度；
15、在所述属性覆盖度大于预设阈值的情况下，确定所述新需求与所述需求实体关联。
16、在一个可选地实施例中，根据需求属性信息计算所述新需求与所述需求知识图谱中需求实体的属性覆盖度，包括：
17、统计新需求的属性个数；
18、分别统计每个需求实体与所述新需求的共有属性个数；
19、根据每个需求实体与所述新需求的共有属性个数与所述新需求的属性个数的商，得到每个需求实体与所述新需求的属性覆盖度。
20、在一个可选地实施例中，在所述属性覆盖度大于预设阈值的情况下，确定所述新需求与所述需求实体关联之前，还包括：
21、根据每个需求实体与所述新需求的属性覆盖度，计算属性覆盖度平均值；
22、根据所述属性覆盖度平均值，确定所述预设阈值。
23、在一个可选地实施例中，更新所述需求知识图谱之后，还包括：
24、基于所述需求知识图谱，进行需求查询以及分析需求关联数据，得到需求分析报告。
25、根据本申请实施例的另一个方面，提供了一种基于知识图谱的需求关联装置，包括：
26、知识图谱构建模块，用于获取目标领域的需求先验数据，根据所述需求先验数据构建需求知识图谱；
27、关联关系识别模块，用于在有新需求加入的情况下，识别所述新需求与所述需求知识图谱中的需求实体的关联关系，得到与所述新需求具有关联关系的需求实体；
28、知识图谱更新模块，用于根据所述新需求与所述需求实体的关联关系，更新所述需求知识图谱。
29、根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过上述计算机程序执行上述的基于知识图谱的需求关联方法。
30、根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述基于知识图谱的需求关联方法。
31、本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
32、本申请实施例提供的基于知识图谱的需求关联方法，在目标领域中，利用先验需求知识进行图谱构建，描述需求之间所存在的交错关系，然后对新加入需求在图谱中搜索识别，自动确认与已有需求之间关联关系，并将新建立关联关系加入图谱中，随着研发过程逐步深入，图谱逐渐丰富，对于新关联关系识别准确度及速度逐渐提高，可以实现多层、海量需求之间自动关联、追踪，快速准确的定位需求相关关系，减少人力成本。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的需求关联方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述需求先验数据构建需求知识图谱，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述需求先验数据、预设的语言处理模型以及预设的规则匹配方法，抽取需求属性信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在有新需求加入的情况下，识别所述新需求与所述需求知识图谱中的需求实体的关联关系，得到与所述新需求具有关联关系的需求实体，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据需求属性信息计算所述新需求与所述需求知识图谱中需求实体的属性覆盖度，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述属性覆盖度大于预设阈值的情况下，确定所述新需求与所述需求实体关联之前，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，更新所述需求知识图谱之后，还包括：
8.一种基于知识图谱的需求关联装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所
10.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行以实现如权利要求1至7任一项所述的一种基于知识图谱的需求关联方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的需求关联方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述需求先验数据构建需求知识图谱，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述需求先验数据、预设的语言处理模型以及预设的规则匹配方法，抽取需求属性信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在有新需求加入的情况下，识别所述新需求与所述需求知识图谱中的需求实体的关联关系，得到与所述新需求具有关联关系的需求实体，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据需求属性信息计算所述新需求与所述需求知识图谱中需求实体的属性覆盖度，包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：王丰，宋炳雨，王飞飞，王梦，
申请(专利权)人：潍柴动力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。