[发明专利]基于IT设备运维的知识图谱构建算法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种基于IT设备运维的知识图谱构建算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取IT设备业务数据；

步骤2：从所述IT设备业务数据中提取IT设备表象、IT设备缺陷以及缺陷处理建议；

步骤3：识别各所述IT设备表象与各所述IT设备缺陷之间的关系，得到各所述IT设备表象与各所述IT设备缺陷之间的第一映射关系；

步骤4：识别各所述IT设备缺陷与各所述缺陷处理建议之间的关系，得到各所述IT设备缺陷与各所述缺陷处理建议之间的第二映射关系；

步骤5：根据所述第一映射关系和第二映射关系构建包括IT设备表象、IT设备缺陷以及缺陷处理建议之间关联关系的知识图谱。

2.如权利要求1所述的知识图谱构建算法，其特征在于，所述步骤2中，提取IT设备表象、IT设备缺陷以及缺陷处理建议的具体过程为：

步骤2.1：基于隐马尔可夫模型，并借助IT设备常用词典，对各类IT设备业务数据进行分词；

步骤2.2：利用TextRank算法从分词后的IT设备业务数据中提取若干个关键词；

步骤2.3：利用word2vec算法将IT设备业务数据的每个词转化为100维的词向量，并提取出步骤2.2中各个关键词的词向量；

步骤2.4：采用k-means聚类算法对关键词的词向量进行聚类，聚类时词向量之间的距离采用词向量的余弦相似度相反数进行表示；

步骤2.5：通过k-means聚类得到3个词向量簇，分别代表IT设备表象、IT设备缺陷以及缺陷处理建议，其中IT设备表象词向量簇中各个词向量对应的词即为描述IT设备表象的关键词，IT设备缺陷词向量簇中各个词向量对应的词即为描述IT设备缺陷的关键词，缺陷处理建议词向量簇中各个词向量对应的词即为描述缺陷处理建议的关键词；

步骤2.6：对关键词进行适当的合并，组成描述IT设备表象、IT设备缺陷以及缺陷处理建议的短语；

步骤2.7：按照业务数据类型，将未参与合并的关键词和合并后的短语再次进行组合，形成3个词语集合D₁、D₂、D₃，其中D₁表示IT设备表象词语集合，D₂表示IT设备缺陷词语集合，D₃表示缺陷处理建议词语集合。

3.如权利要求2所述的知识图谱构建算法，其特征在于，所述步骤2.6包括：

步骤2.6.1读取IT设备表象、IT设备缺陷以及缺陷处理建议的关键词，形成关键词集合，其中IT设备表象关键词集合记为S₁，IT设备缺陷关键词集合记为S₂，缺陷处理建议关键词集合记为S₃；同时，将所有IT设备业务数据按句子进行切分，设切分后共有R个句子；

步骤2.6.2令变量p和i等于1，变量j等于1，其中p代表正在合并第p个集合S_p的词，i和j代表集合S_p内的第i个和第j个词；令变量r等于1，表示正在查询IT设备业务数据的第r个句子；

步骤2.6.3从集合S₁的第1个词开始，检索集合S₁内与其能构成短语的词，能构成短语是指两者在某个关于IT设备业务的句子内共同出现且在句中的位置相邻，即在句子中连续出现；同时，将所有能构成的短语加入对应的集合C₁；

步骤2.6.4遍历集合S₁内的所有词后，再用同样的方法对集合S₂和集合S₃的词进行合并，最终形成3个短语集合C₁、C₂、C₃，其中C₁表示IT设备表象短语集合，C₂表示IT设备缺陷短语集合，C₃表示缺陷处理建议短语集合。