[发明专利]基于自编码器的关系网络信息挖掘方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于自编码器的关系网络信息挖掘方法，其特征在于，包括：

响应于知识图谱更新指令，获取与所述知识图谱更新指令相应的初始数据集，并获取初始知识图谱；

获取所述初始数据集的第一关系维度初始数据集，通过对所述第一关系维度初始数据集提取知识图谱信息以对所述初始知识图谱进行知识图谱更新，得到第一更新知识图谱；

获取所述初始数据集的第二关系维度初始数据集，通过对所述第二关系维度初始数据集提取知识图谱信息以对所述第一更新知识图谱进行知识图谱更新，得到第二更新知识图谱；

获取所述初始数据集的第三关系维度初始数据集，通过对所述第三关系维度初始数据集提取知识图谱信息以对所述第二更新知识图谱进行知识图谱更新，得到第三更新知识图谱；以及

获取所述第三更新知识图谱，并获取与所述第三更新知识图谱相应的用户节点矩阵和邻接矩阵，将所述用户节点矩阵和所述邻接矩阵输入至预先训练的自编码器得到重构邻接矩阵，根据所述重构邻接矩阵对所述第三更新知识图谱进行更新得到第四更新知识图谱。

2.根据权利要求1所述的基于自编码器的关系网络信息挖掘方法，其特征在于，所述通过对所述第一关系维度初始数据集提取知识图谱信息以对所述初始知识图谱进行知识图谱更新，得到第一更新知识图谱，包括：

将所述初始数据集的第一关系维度初始数据集进行数据预处理、知识图谱节点映射和节点关系抽取以对所述初始知识图谱进行知识图谱更新，得到第一更新知识图谱。

3.根据权利要求2所述的基于自编码器的关系网络信息挖掘方法，其特征在于，所述将所述初始数据集的第一关系维度初始数据集进行数据预处理、知识图谱节点映射和节点关系抽取以对所述初始知识图谱进行知识图谱更新，得到第一更新知识图谱，包括：

根据预设的第一无效数据筛选策略获取所述第一关系维度初始数据集中的无效数据，将所筛选的无效数据从所述第一关系维度初始数据集中进行删除，得到第一筛选后数据集；

将所述第一筛选后数据集中根据预设的第一数据分组策略进行分组，得到第一分组后数据集；

根据预设的第二无效数据筛选策略获取所述第一分组后数据集中每一数据分组中的无效数据，将每一数据分组中的无效数据分别进行删除得到第二分组后数据集；

若确定所述第二分组后数据集有数据分组中用户数据相应第一预设字段名称的字段取值满足第一预设条件，将对应数据分组中各用户数据的第一节点属性赋值为所述第一预设字段名称的字段取值，并将对应数据分组中各用户数据之间的节点关系设置为预设第一类型关系，以更新所述初始知识图谱；

若确定所述第二分组后数据集有数据分组中用户数据相应第一预设字段名称的字段取值不满足第一预设条件，获取对应数据分组组成目标数据分组集；

将所述目标数据分组集中用户数据根据预设的第二数据分组策略进行分组，得到与所述目标数据分组集相应的分组后数据集；

将所述分组后数据集各数据分组的第一节点属性赋值为所述第二数据分组策略对应筛选字段名称的字段取值分类名称，并将所述分组后数据集各数据分组中各用户数据之间的节点关系设置为预设第一类型关系，以更新所述初始知识图谱得到第一更新知识图谱。

4.根据权利要求3所述的基于自编码器的关系网络信息挖掘方法，其特征在于，所述将所述第一筛选后数据集中根据预设的第一数据分组策略进行分组，得到第一分组后数据集，包括：

将所述第一筛选后数据集中满足第一预设字段名称的字段取值之间文本近似度超出预设相似度阈值的数据划分至同一分组，得到第一分组后数据集。

5.根据权利要求3所述的基于自编码器的关系网络信息挖掘方法，其特征在于，所述将所述第一筛选后数据集中根据预设的第一数据分组策略进行分组，得到第一分组后数据集，包括：

将所述第一筛选后数据集根据用户数据的第一预设字段名称的字段取值进行数据聚类，得到第一分组后数据集。