[发明专利]竞争性关系分析方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种竞争性关系分析方法，其特征在于，所述方法应用于电子设备中，包括：

从与所述电子设备通讯连接的数据库中获取多个用户的原始用户数据，根据所述原始用户数据构建原始知识图谱；

根据近邻检索补全所述原始知识图谱中数据间的相似关系，得到初始知识图谱；

利用预设的知识表示算法对所述初始知识图谱进行疑似性分析，找到疑似竞争数据和疑似竞争用户，根据所述疑似竞争数据和所述疑似竞争用户对所述初始知识图谱执行补全操作，得到标准知识图谱；

根据所述标准知识图谱，对所述疑似竞争用户进行评分，根据所述评分，得到所述用户之间的竞争关系，通过所述电子设备的显示屏幕输出所述竞争关系。

2.如权利要求1所述的竞争性关系分析方法，其特征在于，所述根据所述原始用户数据构建原始知识图谱，包括：

将所述原始用户数据进行结构化处理，得到结构化数据；

对所述结构化数据进行实体抽取得到实体信息，对所述结构化数据进行关系抽取得到相关关系；

对所述实体信息及所述相关关系进行信息融合处理，得到所述原始知识图谱。

3.如权利要求1所述的竞争性关系分析方法，其特征在于，所述根据近邻检索补全所述原始知识图谱中数据间的相似关系，得到初始知识图谱，包括：

对所述原始用户数据中的数据进行句向量处理，生成数据向量；

计算所述数据向量之间的距离，根据所述距离分析所述数据向量之间的相似性，并根据所述相似性补全所述原始知识图谱中数据间的相似关系，得到初始知识图谱。

4.如权利要求3所述的竞争性关系分析方法，其特征在于，所述对所述原始用户数据中的数据进行句向量处理，生成数据向量，包括：

利用如下计算公式生成所述数据向量：

其中，sen_vec表示所述数据向量，m表示所述原始用户数据中每条数据中所包含的字词的个数，vec_i表示每个字词的词向量。

5.如权利要求3所述的竞争性关系分析方法，其特征在于，所述计算所述数据向量之间的距离，根据所述距离分析所述数据向量之间的相似性，并根据所述相似性补全所述原始知识图谱中数据间的相似关系，得到初始知识图谱，包括：

随机从所述数据向量中选取K个数据向量，作为K个簇；

从未被选取的数据向量中任意选取一个数据向量作为目标数据向量，分别计算所述目标数据向量与K个簇之间的平方欧几里德距离；

若所述平方欧几里得距离大于或者等于预设的距离阈值，则添加所述目标数据向量在所述原始知识图谱中对应的数据与所述K个数据向量在所述原始知识图谱中对应的数据之间的相似关系；

若所述平方欧几里得距离小于预设的距离阈值，则维持所述原始知识图谱不变。

6.如权利要求1所述的竞争性关系分析方法，其特征在于，所述利用预设的知识表示算法对所述初始知识图谱进行疑似性分析，找到疑似竞争数据和疑似竞争用户，包括：

将所述初始知识图谱中的实体和相关关系转化为同一维度的向量；

根据预设的距离公式对所述同一维度的向量进行距离计算，根据计算距离判断所述向量之间的相似性；

根据所述相似性确定所述初始知识图谱中的疑似竞争数据，并根据所述疑似竞争数据确定所述疑似竞争用户。

7.如权利要求6所述的竞争性关系分析方法，其特征在于，所述根据预设的距离公式对所述同一维度的向量进行距离计算，包括：

采用下述方法计算向量之间的距离d(h,t)：

其中，h为一个三元组中前面的实体，t为所述三元组中后面的实体，r为所述三元组中的相关关系，d表示所述三元组中两个实体之间的关系距离。