[发明专利]用于网络故障分析的知识图谱库的构建方法及其应用

说明书

本发明公开了用于网络故障分析的知识图谱库的构建方法及应用，涉及网络通信技术领域。本发明先采用智能方法对通信网络数据进行数据采集，构建不同领域内的本体库，再根据不同领域的本体库，采用数据融合和映射技术构建全局本体库，最后依次通过实体对齐、实体链接和知识计算，来构建各种数据源语义关系一致的知识图谱库。利用构建的知识图谱库对引发网络故障可能的原因进行检索，为用户提供故障解决方案的意见，有利于网络故障的快速定位和解决，提高故障处理的效率，同时还减少人为因素的影响。

技术领域

本发明涉及网络通信技术领域，具体涉及用于网络故障分析的知识图谱库的构建方法及其应用。

背景技术

计算机网络是现代计算机技术和通信技术密切结合的产物，是随社会对信息的共享和信息传递的要求而发展起来的。所谓的计算机网络是利用通信设备和线路将地理位置不同的、功能独立的多个计算机系统相互连起来，以功能完善的网络软件(如网络通信协议、信息交换方式以及网络操作系统等)来实现网络中信息传递和资源共享的系统。

知识图谱是由谷歌公司提出的，其初衷是为了在计算机网络内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点下，提高检索引擎的能力，改善用户的检索质量以及检索体验。随着人工智能的技术发展和应用，旨在描述现实世界中存在的实体以及实体之间关系的知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础，现已被广泛应用于语义检索、机器问答、情报检索、电子阅读、在线学习等领域。

随着计算机科学技术的飞速发展，网络规模的日益增大,管理庞杂的网络变得日益困难，网络技术在故障管理方面已面临新的挑战。当网络故障发生后，由于一个网络故障现象出现的原因有很多，针对不同原因有不同的解决方案。目前，网络故障主要依靠技术人员及时排查解决，网络故障处理的结果和时间受人为因素的影响很大，经验不足的技术人员难以及时根据故障现象分析出全部可能的原因，导致排查解决故障耗费较长时间，影响客户的体验。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明解决的技术问题为：如何构建能用于诊断网络故障的知识图谱库，以提高网络故障的处理效率，同时减少人为因素的影响。

为达到以上目的，本发明提供的用于网络故障分析的知识图谱库的构建方法，包括以下步骤：

S1：采集所需领域中结构化、半结构化和非结构化的网络故障数据源，网络故障数据源包括表、文本和字段，转到S2；

S2：从每个领域的网络故障数据源中，抽取出数据源中表与字段、表与表的关系模式，并根据关系模式中涉及的字段建立本体模型；对同一领域的所有本体模型进行校验，根据校验合格的本体模型建立领域本体库，转到S3；

S3：根据多个不同的领域本体库，构建一个多数据融合的全局本体库，转到S4；

S4：先将全局本体库中指向同一实体的不同名称进行合并，并采用唯一标识对同一实体进行标识，再将唯一标识添加到相应的领域本体库中；从网络故障数据源的文本中抽取得到实体对象，将其链接到全局本体库中对应的实体对象，用于预测全局本体库中实体之间缺失的关系，转到S5；

S5：利用本体或者规则推理技术获取全局本体库中数据存在的隐含知识，采用不一致检测技术发现全局本体库中数据的噪声和缺陷。

在上述技术方案的基础上，S3的具体流程包括：

S301：采用相似性检测规则对多个领域本体库进行检测，对不同领域内相同或相似的本体进行统一，转到S302；

S302：采用冲突解决规则对多个领域本体库进行检测，对多个领域本体库中存在一些相同或相似的概念和属性等进行处理，以消除概念的歧义，剔除冗余和错误概念，转到S303；

S303：将未处理的领域本体映射到全局本体库，与经过处理后的各领域本体库相融合，构建一个全局本体库。