【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析和人工智能，特别是基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法及其系统。
技术介绍
1、随着大数据时代的到来，我们面临着前所未有的信息爆炸。各行各业都在产生海量的数据，这些数据来源多样，形式各异，包括结构化的数据库记录、半结构化的xml文件、以及非结构化的文本文档等。如何有效地整合和利用这些异构数据，已成为当前信息
的一大挑战。
2、近年来，知识图谱作为强大的知识表示和推理工具，在处理复杂数据关系方面展现出了巨大的潜力。它能够以图结构的形式直观地表示实体之间的复杂关系，为数据融合和知识推理提供了一个理想的平台。然而，传统的知识图谱构建方法往往难以应对多源异构数据的融合问题。
3、目前，业界普遍采用的方法是先将各种数据源转换为统一的格式，然后再进行知识图谱的构建。这种方法虽然简单直接，但往往会导致大量有价值的信息在转换过程中丢失。特别是对于那些难以直接映射到预定义模式的数据，其中蕴含的潜在关系很可能被忽视。此外，这种方法也难以处理动态变化的数据源，无法及时更新知识图谱以反映最新的信息。
4、另一方面，在知识推理方面，现有的方法大多依赖于预定义的推理规则或统计学习模型。这些方法在处理已知模式的推理任务时表现不错，但面对复杂的、跨领域的推理问题时往往力不从心。它们难以捕捉数据之间的深层语义关联，也无法有效地利用图结构所蕴含的丰富信息。
5、此外，现有的推理方法通常是针对特定领域或特定任务设计的，缺乏通用性和可扩展性。当面对新的数据源或新的推理任务时，这些方法往
6、面对这些挑战，我们迫切需要新的方法，能够有效地融合多源异构数据，构建全面而动态的知识图谱，并在此基础上实现智能化的知识推理。这种方法应当能够自动处理不同类型的数据源，捕捉数据之间的潜在关联，并且能够随着数据的不断积累而自我完善和更新。同时，它还应当具备强大的推理能力，能够处理复杂的、跨领域的推理任务，为各种智能应用提供有力支持。
技术实现思路
1、本专利技术正是针对上述问题提出的创新解决方案。它提出了基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法及其系统，旨在实现多源异构数据的无缝融合、知识图谱的动态构建和更新、以及基于图结构的智能推理。该方法巧妙地结合了图神经网络、神经符号推理、注意力机制等先进技术，在数据融合、知识表示和推理能力等方面都实现了突破性的进展。
2、本专利技术提出了基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，包括如下步骤：
3、构建多种数据源的映射接口，采集和存储数据源中的各实体，构建知识图谱中节点；
4、随后，基于图神经网络对所述知识图谱的图结构进行表示学习，提取节点的嵌入向量，并通过所述嵌入向量和所述映射接口提取融合节点；
5、接着，使用基于符号逻辑的神经网络对所述融合节点进行知识补全；
6、然后，基于所述知识图谱采用深度优先搜索算法生成候选推理路径；
7、最后，基于注意力机制和路径相似性进行推理，将所述候选推理路径进行筛选排序，得到最优推理路径。
8、优选地，构建多种数据源的映射接口的步骤包括：
9、首先，通过网络爬虫或api接口方式获取多个数据源，每个数据源包含不同类型的实体，包括人员、地理位置、组织、事件和关系；
10、其次，对所述数据源进行数据清洗和预处理，去除冗余和错误的数据；
11、然后，定义所述数据源和所述实体之间的映射规则，将不同数据源的数据映射到统一的知识图谱格式；
12、接着，将映射后的数据存储到所述知识图谱中，构建所述知识图谱的数据模型，其中，所述知识图谱的数据模型由一组节点的集合构成，节点代表不同的实体，例如人员、地理位置、事件，节点之间的关系表示不同的关系，例如"同事关系"、"所在地区"、"组织机构"；
13、最后，通过自然语言处理技术对所述实体和所述关系进行信息抽取，并更新所述知识图谱。
14、优选地，基于图神经网络进行表示学习的步骤包括：
15、首先，对于图结构的所述知识图谱，将每个节点用一个嵌入向量来表示，这个嵌入向量是在语义空间中的向量表示，它包含了节点在所述知识图谱中的信息；
16、其次，计算节点之间的相似度来表征节点的关联性，基于图神经网络的嵌入学习模型通过训练数据来学习节点的嵌入向量，并使得相似的结构或语义相近的节点具有相似或相近的嵌入向量；
17、然后，通过图神经网络学习各节点的嵌入向量，将图结构的所述知识图谱转化为语义向量；
18、最后，通过所述嵌入向量和所述映射接口提取融合节点，对于具有相似节点的多个数据源，根据所述映射规则和所述嵌入向量，将节点进行融合，得到一个综合了多个数据源信息的融合节点，该融合节点中包含了来自多个数据源的信息，包括关系、属性和文本描述。
19、优选地，使用基于符号逻辑的神经网络进行知识补全的步骤包括：
20、首先，将所述融合节点的属性信息和文本描述输入到基于符号逻辑的神经网络中，提取符号逻辑和特征向量，在所述神经网络中，将所述融合节点的属性信息转化为符号逻辑，符号逻辑中包括了节点本身的属性值、节点之间的关系以及约束条件，同时，通过注意力机制，对所述融合节点的文本描述进行嵌入，得到文本特征向量；
21、其次，将所述符号逻辑和所述特征向量输入到一个基于符号逻辑的神经网络中进行推理，该网络采用卷积神经网络或循环神经网络模型，将所述符号逻辑和所述特征向量结合起来进行知识补全；
22、然后，所述推理网络会输出一个概率分布，表示所述符号逻辑中不同约束条件的可信度；
23、最后，根据所述概率分布，对所述符号逻辑中的约束条件进行筛选，从而生成新的知识三元组，例如，当推理出两个节点的关系为"同事"时，所述概率分布会输出一个表示该关系的可信度，若可信度高于设定阈值，则将这两个节点、"同事"关系作为一个新的知识三元组，补全到所述知识图谱中。
24、优选地，生成候选推理路径的步骤包括：
25、首先，基于所述知识图谱和所述融合节点，采用深度优先搜索算法遍历所述知识图谱中的节点和边，生成所有可能的推理路径，其中，所述推理路径是一系列知识三元组的集合；
26、其次，将每一推理路径中的节点转化为嵌入向量，即转化为所述知识图谱的语义空间中的一系列向量，得到一条推理路径的嵌入向量集合；
27、最后，将所述推理路径的嵌入向量集合输入到注意力机制中，计算所述推理路径的相似度，即路径嵌入向量的余弦相似度。
28、优选地，基于注意力机制和路径相似性进行推理的步骤包括：
29、首先，将所有可能的推理路径根据相似度进行排序，其中相似度最高的推理路径，即路径嵌入向量的余弦相似度最高的推理路径被认为是最优推理路径；
30、其次，基于注意力机制，根据所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，其特征在于，构建多种数据源的映射接口的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，其特征在于，基于图神经网络进行表示学习的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，其特征在于，使用基于符号逻辑的神经网络进行知识补全的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，其特征在于，生成候选推理路径的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，其特征在于，基于注意力机制和路径相似性进行推理的步骤包括：
7.执行权利要求1-6任一项所述方法的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理系统，其特征在于，包括数据源映射接口模块、图神经网络模块、神经符号推理模块和推理路径筛选排序模块；
8.根据权利要求7所述的基于知识图谱的多源异构大数
9.根据权利要求7所述的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理系统，其特征在于，所述图神经网络模块的工作流程为：
10.根据权利要求7所述的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理系统，其特征在于，所述神经符号推理模块的工作流程为：
...【技术特征摘要】
1.基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，其特征在于，构建多种数据源的映射接口的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，其特征在于，基于图神经网络进行表示学习的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，其特征在于，使用基于符号逻辑的神经网络进行知识补全的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，其特征在于，生成候选推理路径的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的多源异构大数据融合与推理方法，其特征在于...
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