(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210565121.5 (22)申请日 2022.05.23 (71)申请人 中国科学院空天信息创新研究院 地址 100190 北京市海淀区北四环西路19 号 (72)发明人 彭玲　李玮超　葛星彤　张雯悦　 (74)专利代理 机构 北京科迪生专利代理有限责 任公司 1 1251 专利代理师 金怡 (51)Int.Cl. G06F 16/33(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 40/295(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 5/02(2006.01)G06N 5/04(2006.01) (54)发明名称 一种面向动态分析的时空知识图谱构建系 统和方法 (57)摘要 本发明涉及一种面向动态分析的时空知识 图谱构建系统和方法， 主要包括： 数据资源采集 管理模块， 用于从不同的数据源收集大规模异构 时空数据。 知识抽取模块， 用于针对不同结构的 数据分别采 取不同的自动知识抽取方法。 知 识存 储模块， 用于利用工具根据概念层灾害应急场景 数据的关系， 构建灾害应急本体的概念框架。 包 括本体数据存储模块， 用于支持RDF语义表示规 范的图结构数据库中， 基于灾害应急本体的概念 框架， 将灾害应急数据转换为三元组用于构建实 例层。 实例模块， 将实例层数据同时存储在支持 RDF语义表示规范的图结构数据库和Key ‑Value 数据库中。 分析服务模块， 借助知 识图谱， 利用时 空语义查询与推理技术提供灾害应急决策支持 服务。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 114860884 A 2022.08.05 CN 114860884 A 1.一种面向动态分析的时空知识图谱构建系统， 其特 征在于， 包括： 数据资源 采集管理模块， 用于从不同的数据源收集大规模的异构时空数据； 知识抽取模块， 用于针对不同结构的数据分别提供不同的自动知识抽取方法， 以 GeoJSON格式作为多源异构时空数据知识抽取结果的统一矢量化表达方式， 其中， 将结构化 数据、 半结构化数据和非结构化数据自动转换为GeoJSON格式； 知识存储模块， 用于利用RDF语言编辑工具根据概念层灾害应急场景数据的关系， 构建 灾害应急本体的概念框架， 所述知识存储模块包括本体数据存储模块和实例模块， 所述本 体数据存储模块用于基于灾害应急本体的概念框架， 将灾害应急数据转换为三元组用于构 建实例层数据， 所述实例模块包括实例层数据， 将所述本体数据存储模块生成的三元组存 储在支持RDF语义表示规范的图结构数据库中， 同时将上述三元组转化为键值对存储在 Key‑Value数据库中； 分析服务模块， 用于借助知识图谱， 利用时空语义查询与推理技术提供灾害应急决策 支持服务。 2.根据权利要求1所述的一种面向动态分析的时空知识图谱构建系统， 其特 征在于， 所述数据资源采集管理模块， 采集多源异构原始数据， 需要根据数据的特点和更新频 率进行数据采集， 为知识图谱提供准确、 稳定的数据资源。 3.根据权利要求1所述的一种面向动态分析的时空知识图谱构建系统， 其特 征在于， 所述知识抽取模块， 用于构建时空知识图谱， 包括知识本体概念框架构建模块、 知识实 例提取模块； 所述的知识本体概念框架构建模块用于为知识实例提取、 存储和应用提供统一完备规 范的语义标准和结构约束， 为多元知识的管理提供分门别类的逻辑 容器； 知识实例提取模块， 用于按照知识本体概念框架定义的语义标准和结构约束， 从多源 异构时空数据中提取以三元组为基本单元的知识实例， 从而将提取得到的知识实例放入多 元知识逻辑容器加以管理和调用， 为不同类型的多源异构时空数据设计了不同的三元组提 取方法， 用于构建灾害应急决策支持所需的共性时空数据基底。 4.根据权利要求1所述的一种面向动态分析的时空知识图谱构建系统， 其特 征在于， 所述的知识本体概念框架构建模块进行概念层设计， 具体如下： 知识图谱的概念层是多源时空数据的逻辑结构， 包含语义概念及其相互关系， 基于从 属关系、 属性主客关系等不同概念之间的语义关联， 构建树状层次概念网络， 保证多源时空 数据内在语义概念的一致性； 知识图谱的概念层包括： 灾害应急通用语义本体、 时间本体、 空间本体和三部分。 5.根据权利要求1所述的一种面向动态分析的时空知识图谱构建系统， 其特 征在于， 所述知识实例提取模块， 用于按照知识本体概念框架定义的语义标准和结构约束， 从 多源异构时空数据中提取以三元组为基本单元的知识实例， 从而 可以将提取得到的知识实 例放入多元知识逻辑 容器加以管理和调用。 6.根据权利要求3所述的一种面向动态分析的时空知识图谱构建系统， 其特 征在于， 在知识实例提取模块中， 构建通用的多源异构地理信 息的三元组数据转换器用于知识 实例提取， 首先将多源异构地理信息数据按照地理实体的类型， 分类放在不同的目录或数 据接口中作为待转换数据的入口， 并事先设定相应目录或数据接口对应的地理实体类型的权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114860884 A 2唯一标识符； 逐个遍历待转换数据入口， 自动适配目录或数据接口中存储的多源异构地理 信息数据并将其统一转换为Geo JSON格式， 进而基于知识本体概念框架定义的时间、 空间和 相应类型地理实体属性语义标准和结构， 将GeoJSON中的Geometry映射为空间信息三元组 的谓语， 并将Geometry值自动映射到 符合GeoSPARQL格式规范的空间信息三元 组的宾语； 将 GeoJSON中属性集合中的键自动映射为相应类型地理实体属性三元组的谓语， 属性值 自动 映射为三元组中相应谓语的宾语。 7.根据权利要求6所述的一种面向动态分析的时空知识图谱构建系统， 其特 征在于， 在知识实例提取过程中， 通过对比知识本体概念框架中已有地理实体类型关联的属性 概念集合， 自动识别地理信息实例中包含的新增属 性信息， 对于这一类在知识实例提取过 程中动态发现的属性数据， 通过RDFS 语言在知识本体概念框架中为相应地理实体类型创建 一个新的属 性概念， 将新增属 性信息键值对的键名作为新增属 性概念的名称， 将新增属 性 信息键值对的值的数据类型作为 新增属性概念允许的数据类型。 8.根据权利要求1所述的一种面向动态分析的时空知识图谱构建系统， 其特 征在于： 所述分析服务模块， 根据专业知识和预测算法构建时空语义推理规则并存储为三元 组， 基于实时事件监听机制， 当推理规则关联的事件发生时， 服务控制器将通过SPARQL进 行 时空语义查询， 进而通过对查询所得时空事实的量化计算来实现ActionObject定义的逻辑 推理过程并输出推理结果。 9.根据权利要求8所述的一种面向动态分析的时空知识图谱构建系统， 其特 征在于： 采用支持时空语义的产生式推理规则的时空语义推理方法， 具体包括： 将事件TriggerObject定义为一个三元组， 表示为TriggerObject＝(O， T， S)， 其中O表 示事件对象所包含的地理实体集， T和S分别表 示地理实体集在时间维度和空间维度上的交 集或并集， 具有一组地理实体的时空共现或组合场景以描述为事件对 象， 它是推理规则的 适用条件的定义； 定义时空语义推理规则RuleObject与事件TriggerObject之间通过关系 “hasTrigger ”连接， 并且定义关系 “hasTrigger ”具有传递性， 以便在特定类型事件发生时 可以基于“hasTrigger”的传递性推理， 基于图结构高效率检索得到特定类型事件关联的时 空语义推理规则Ru leObject； 时空语义推理规则RuleObject与动作对象Action Object之间 通过关系“hasAction”连接。 10.根据权利要求8所述的一种面向动态分析的时空知识图谱构建系统， 其特征在于： 采用实时信息自动实时监测机制， 从结构化、 半结构化和非结构化数据源中提取与灾害发 生和发展相关的动态信息， 即目标对象的空间、 时间和状态属性， 将提取的信息封装成 GeoJSON格式的实时事 件消息对象， 动态数据的更新将触发知识图谱的自动判断。 11.一种面向动态分析的时空知识图谱构建方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 数据资源 采集管理步骤， 从不同的数据源收集大规模的异构时空数据； 知识抽取步骤， 针对不同结构的数据分别提供不同的自动知识抽取方法， 其中， 将结构 化数据、 半结构化数据和非结构化数据自动转换为GeoJSON格式； 知识存储步骤， 利用RDF语言编辑工具根据概念层灾害应急场景数据的关系， 构建灾害 应急本体的概念框架， 基于灾害应急本体的概念框架， 将灾害应急数据转换为三元组用于 构建实例层数据， 将实例层数据三元组存储在支持RDF语义表示规范的图结构数据库中， 同 时将上述 三元组转 化为键值对 存储在Key‑Value数据库中；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114860884 A 3