[发明专利]基于多层网络空间知识表示的知识处理方法和装置

说明书

本申请涉及一种基于多层网络空间知识表示的知识处理方法和装置。所述方法包括：构建自上而下多层结构的多层网络空间知识表示；多层结构自上而下包括：宏观层、实施层、属性层、资源层和关系层；针对每个多层结构，根据对应学科领域知识，提取多层结构对应的本体，以及本体之间的空间关系；构建针对多层网络空间知识表示的六元组知识表示；六元组知识表示包括：头实体、关系、尾实体、时间概念、空间概念以及处理算子；根据六元组知识表示对所述多层网络空间知识表示进行知识处理。采用本方法能够满足全面表示网络空间跨域要素之间的多路径交互以及复杂关联关系。

技术领域

本申请涉及知识图谱技术领域，特别是涉及一种基于多层网络空间知识表示的知识处理方法和装置。

背景技术

伴随着网络信息技术的快速发展，网络空间已成为人类创造并发展的一个新的生存空间，世界各国都意识到网络空间领土的重要战略意义，称其为继“陆、海、空、天”之后的第五个战略空间。维护网络空间主权、守护网络空间要地的关键在于对网络空间的基本要素和动态规律进行透彻感知，同时挖掘蕴藏在其中的关键信息并预测其变化规律。然而，网络空间是一个具有异构、动态、多维特点的复杂巨系统，在不同层面、时空角度和粒度上表现出极其复杂的特征属性，对网络空间要素进行统一化建模是认识网络空间前提。

知识表示就是对知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。网络空间本身就是由多个节点组成的，每一个计算设备和网络设备连接在一起形成完整的网络，大到互联网，小到局域网都刚好符合语义网的本质特征，即多关系有向图。所以网络空间是可以基于语义网进行知识表达，即用包含节点和边的图的形式描述网络空间。针对网络空间知识表达的特点，使用恰当的方法对网络空间中的实体、属性、关系等信息进行形式化描述，充分利用网络空间多源异构数据，针对应用场景构建恰当的本体模型以及考虑复杂推理模式的知识表示学习成为近年网络空间知识表示的研究热点。

网络空间的活动并不总是合作的，非合作条件下的对抗行为在互联网诞生之初持续至今。竞争对手采用各种方法来收集和获取数据，并根据任务和目的来理解和组织数据，造成了数据的多源性和异构性，造成了知识理解和重用的障碍。考虑复杂推理模式的知识表示学习，针对传统知识表示和推理方法在描述不确定性和经验时存在的缺陷，将模糊推理和知识表示相结合，将模糊因素应用于模糊知识的描述中，对模糊知识进行定量详细的描述。

综上所述，目前针对网络空间的知识知识表达，多围绕网络空间的特点，在对有关网络概念、属性、实体和关系进行形式化描述的基础上，提出框架结合数据源分析，充分利用多源异构的数据，构建综合的网络空间本体，以完成对网络空间的知识表示、推理及发现。再结合可能性描述逻辑公理、来自真值空间的模糊值等方法提高这些知识表示机制的表达能力来表示不确定性和模糊性。然而，上述方法无法满足全面表示网络空间跨域要素之间的多路径交互以及复杂关联关系。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够满足全面表示网络空间跨域要素之间的多路径交互以及复杂关联关系的基于多层网络空间知识表示的知识处理方法和装置。

一种基于多层网络空间知识表示的知识处理方法，所述方法包括：

构建自上而下多层结构的多层网络空间知识表示；所述多层结构自上而下包括：宏观层、实施层、属性层、资源层和关系层；

针对每个所述多层结构，根据对应学科领域知识，提取所述多层结构对应的本体，以及所述本体之间的空间关系；

构建针对所述多层网络空间知识表示的六元组知识表示；所述六元组知识表示包括：头实体、关系、尾实体、时间概念、空间概念以及处理算子；

根据所述六元组知识表示对所述多层网络空间知识表示进行知识处理。