[发明专利]一种基于知识图谱确定目标信息的方法和装置

说明书

根据实施例公开一种基于知识图谱确定目标信息的方法和装置。方法包括：相似度计算步骤，其中，基于TFIDF算法，计算目标的名称对于每一个节点条目的TFIDF值作为节点条目与该目标的相似度分数，以及，选择步骤，其中，将相似度分数在阈值以上的节点条目作为候选条目，以及确定步骤，其中，从候选条目中确定目标信息。

技术领域

本发明涉及数据挖掘技术，并且尤其涉及基于知识图谱确定目标信息的方法和装置。

背景技术

随着电子商务和移动支付的发展，越来越多的商户或者商家的各种相关信息需要被维护以保证经济活动安全、有序地进行。商户的相关信息例如包括商户的行业信息、门店位置信息、营业执照信息等。现有技术中，对商户或者商家的各种相关信息的填写、补充或者核实通常由商户或者商家的负责人或者由相关的市场调查人员维护。这样可能存在商户的相关信息不完整或者不准确的情况。

发明内容

根据一个实施例，公开一种基于知识图谱确定目标信息的方法。方法包括：相似度计算步骤，其中，基于TFIDF算法，计算目标的名称对于每一个节点条目的TFIDF值作为节点条目与该目标的相似度分数，以及，选择步骤，其中，将相似度分数在阈值以上的节点条目作为候选条目，以及确定步骤，其中，从候选条目中确定目标信息。

知识图谱包含多个节点和节点与节点之间的边，两个节点以及这两个节点之间的边构成一个节点条目，一个节点条目能够表示两个节点和这两个节点的关系或者表示一个节点和该节点的属性。

在一个示例中，节点条目中的三个元素由两个节点以及这两个节点之间的边组成，当节点条目表示两个节点和这两个节点的关系时，节点条目中的两个节点指代实体或者概念，当节点条目表示一个节点和该节点的属性时，节点条目中的一个节点指代实体或者概念，另一个节点指点这个实体或者概念的属性值，边指代属性。

在一个示例中，该实施例的方法还包括：分词步骤，其中，对每一个节点条目中的节点描述词和属性值进行分词操作，对目标的名称进行分词操作，以及建立倒排索引步骤，其中，在分词步骤后，针对每一个节点条目，为分词操作的结果的词建立子词到节点条目的倒排索引。

在一个示例中，在相似度计算步骤中，基于TFIDF算法，计算目标的名称的每一个子词对于每一个节点条目的TFIDF值，将目标的名称的每一个子词的TFIDF值的和作为该目标相对于一个节点条目相似度分数。

在一个示例中，在确定步骤中，其中，使用逻辑回归函数计算各个候选条目相对于该目标的名称的估算值，根据估算值从候选条目中确定该目标的信息。

在一个示例中，该实施例的方法还包括：过滤步骤，在该步骤中，根据要确定的目标的关系或者属性从知识图谱中过滤包含该关系或者属性的节点条目。

根据一个实施例，公开一种基于知识图谱确定目标信息的装置。所述装置包括：计算机处理器，计算机可读存储介质，存储在计算机可读存储介质上的程序指令，该程序指令被处理器执行时执行以下步骤：相似度计算步骤，其中，基于TFIDF算法，计算目标的名称对于每一个节点条目的TFIDF值作为节点条目与该目标的相似度分数，以及，选择步骤，其中，将相似度分数在阈值以上的节点条目作为候选条目，以及确定步骤，其中，从候选条目中确定目标信息。

在一个示例中，所述处理器被配置为执行：分词步骤，其中，对每一个节点条目中的节点描述词和属性值进行分词操作，对目标的名称进行分词操作，以及建立倒排索引步骤，其中，在分词步骤后，针对每一个节点条目，为分词操作的结果的词建立子词到节点条目的倒排索引。

在一个示例中，在相似度计算步骤中，基于TFIDF算法，计算目标的名称的每一个子词对于每一个节点条目的TFIDF值，将目标的名称的每一个子词的TFIDF值的和作为该目标相对于一个节点条目相似度分数。

在一个示例中，在确定步骤中，其中，使用逻辑回归函数计算各个候选条目相对于该目标的名称的估算值，根据估算值从候选条目中确定该目标的信息。