[发明专利]基于人工智能的网络社交关系知识图谱生成方法和系统

说明书

基于人工智能的网络社交关系知识图谱生成方法和系统，包括：经历获取步骤，经历抽取步骤，经历求交步骤，交集信息获取步骤，关系生成步骤，知识图谱生成步骤，实体获取步骤。上述方法和系统通过基于人工智能和大数据的网络社交关系知识图谱生成技术，提高了网络社交关系知识图谱生成的智能性、高效性。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，特别是涉及一种基于人工智能的网络社交关系 知识图谱生成方法和系统。

背景技术

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有网 络社交经历关系往往只限于同一个社交网络，例如仅基于微博进行分析，或仅 基于人人网进行分析，等等，且在分析网络社交经历关系时没有考虑到时间的 因素。因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术中的缺陷或不足，提供基于人工智能的网络 社交关系知识图谱生成方法和系统，以解决现有技术中网络社交经历关系生成 时没有综合考虑多种社交网络平台中的社交关系并将时间和社交网络经历综合 考虑的缺点。

第一方面，本发明实施例提供一种网络社交关系知识图谱生成方法，所述 方法包括：

经历获取步骤，获取每个网络用户的网络社交的经历；

经历抽取步骤，从每一个网络用户的网络社交的经历中抽取每一个经历的 时间段及该时间段网络用户所在的社交网络；

经历求交步骤，求属于不同网络用户的每两个经历的交集；

交集信息获取步骤，通过对经历进行匹配获取具有交集的每两个经历，获 取交集部分的信息；

关系生成步骤，根据网络用户的经历，判断每两个网络用户之间的关系， 生成该关系的实体、标签、属性进行关联后加入网络社交经历关系知识库；

知识图谱生成步骤，用于将每个网络用户作为网络社交经历关系知识图谱 中的一个实体，将网络社交经历关系知识库中每个关系的关系标签及其属性作 为该关系中网络用户的网络社交经历关系知识图谱中对应的实体之间的关联关 系；

实体获取步骤，获取网络社交经历关系知识图谱中与任一实体具有关联关 系的实体；

关系获取步骤，获取与第一网络用户在知识图谱中具备关系的第二网络用 户，获取该第一网络用户与该第二网络用户之间的关系，计算该第一网络用户 与该第二网络用户之间的关系的权重和，根据对应的关系权重和从高到低对与 该第一网络用户有关系的每一网络用户进行排序。

优选地，

所述经历获取步骤包括：

信息回复和信息发布经历获取步骤，获取每个网络用户的网络社交经历中 的信息回复经历和信息发布经历；

所述经历抽取步骤包括：

信息回复经历抽取步骤，从每一个网络用户的网络社交经历的信息回复经 历中抽取每一个信息回复经历的时间段及该时间段网络用户所在的社交网络； 信息回复指的是在社交网络上回复别人发布的信息；

信息发布经历抽取步骤，从网络社交经历的信息发布经历中抽取每一个信 息发布经历的时间段及该时间段网络用户所在的社交网络；信息发布是指网络 用户在社交网络上发布信息。

优选地，

交集信息获取步骤包括：

第一交集信息获取步骤，通过对经历进行匹配获取时间段交集不为空且社 交网络交集不为空的属于不同网络用户的每两个经历，获取交集部分的时间段 和社交网络信息；

第二交集信息获取步骤，通过对经历进行匹配获取时间段交集为空且社交 网络交集不为空的属于不同网络用户的每两个经历，获取交集部分的社交网络 信息；