一种基于图卷积网络的变电工程知识图谱构建方法和装置与流程

本发明涉及变电工程的知识模型构建，尤其涉及一种基于图卷积网络的变电工程知识图谱构建方法和装置。

背景技术：

1、知识图谱是一种由实体、关系和语义描述共同组成的结构化的人类知识表现形式。在电力工程的领域对应的知识图谱中，实体可以是电力工程中实际的设备对象，关系表示实体之间不同的关联类型。通过将变电工程项目与知识图谱技术相结合可以保证工程信息中包含的多源异构知识能被结构化表达为实体之间的关系并顺畅地流转。知识图谱有助于解决智能算法与电力工程业务衔接的问题，在挖掘半结构化和非结构化工程信息时，知识图谱可以融合多模态数据并进行信息流关联推理，克服碎片化管理的“信息孤岛”现象，然而在面对每一个变电工程中海量的实体与关系，人工或半自动构建的构建方法随着工程的推进和知识图谱规模的不断增大，知识图谱的关联关系的完整度也会不断下降。

2、知识图谱中变电工程的业务元素与bim模型中大量设备实体之间存在着不同种类的关联关系，而业务元素是指业务流程中的最小单元，通常是指单个的步骤或者任务，其可作为在变电工程的全生命周期中各阶段所涵盖的业务流程中的各个流程步骤，如设计、施工、运维等阶段的业务元素。虽然bim模型组件之间的关联关系可以通过bim模型层次化的结构进行获取，但是业务元素和模型组件之间的关系在现有技术中常需要采用手动和半自动方式进行标注和导入，即依赖专家经验来进行手动增加业务元素与设备实体之间的关联关系，这种构建方式不仅会受到主观认知水平的影响，还会导致部分关系缺失，使得最终得到的关于变电工程的知识图谱不够准确和完整，而不完整的知识图谱还会导致下游应用端无法发挥出其价值和效能，因此现有技术对于完整的知识图谱的构建效率较低，且准确性不高。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种基于图卷积网络的变电工程知识图谱构建方法和装置，能有效解决现有技术中的依赖专家经验来进行手动增加业务元素与设备实体之间的关联关系，不仅会受到主观认知水平的影响，还会导致部分关系缺失，使得最终得到的关于变电工程的知识图谱不够准确和完整问题。

2、本发明一实施例提供了一种基于图卷积网络的变电工程知识图谱构建方法，包括：

3、获取一目标数据；其中，所述目标数据包含若干第一类型图谱和第二类型图谱，每一第一类型图谱包含有各电气设备对应的实体、各实体之间的连接关系以及各实体的组件之间的从属关系；每一第二类型图谱包含有变电工程在全生命周期中各阶段所涵盖的业务流程对应的电气设备实体以及业务元素；

4、将所述目标数据输入到预设的关系预测模型中，以使所述关系预测模型对每一图谱中的各实体或组件之间的连接边，以及业务元素和各实体或组件之间的关联关系进行预测，输出待构建数据；其中，所述待构建数据包含有用于指示各个不同对象之间的交互或依赖关系的关联关系；

5、根据所述待构建数据，构建变电工程对应的知识图谱；

6、其中，所述关系预测模型的训练，包括：

7、将包含有各电气设备对应的实体、各实体之间的连接关系以及各实体的组件之间的从属关系的若干样本图谱数据作为第一样本数据，并将包含有变电工程在全生命周期中各阶段所涵盖的业务流程对应的电气设备实体以及业务元素的样本图谱数据作为第二样本数据；

8、将第一样本数据和第二样本数据作为图卷积神经网络的输入，以第一样本数据和第二样本数据中各实体或组件之间实际的连接边，以及业务元素和各实体或组件之间实际的关联关系结果作为图卷积神经网络的输出，对所述图卷积神经网络进行迭代训练；

9、在检测到所述图卷积神经网络收敛时，将训练完成后的图卷积神经网络作为所述关系预测模型。

10、优选地，所述目标数据，包括：第一目标数据以及第二目标数据；

11、所述第一目标数据包括若干第一类型图谱，所述第一目标数据的生成，包括：

12、将一变电工程对应的bim模型的源数据转换成以图谱形式进行储存的第一目标数据；

13、所述第二目标数据包括若干第二类型图谱，所述第二目标数据的生成，包括：

14、根据所述变电工程在全生命周期中各阶段所涵盖的业务流程的数据，生成以图谱形式进行储存的第二目标数据。

15、优选地，所述将一变电工程对应的bim模型的源数据转换成以图谱形式进行储存的第一目标数据，包括：

16、根据第一预设格式将所述一变电工程对应的bim模型的源数据导出，生成第一模型数据；

17、根据所述初始模型数据中每个类对应的标识以及各个标识之间的层次关系，将所述第一模型数据进行转换得到具体层次结构的第二模型数据；

18、将具有层次结构的第二模型数据导出为具体第二预设格式的第三模型数据后，将所述第三模型数转换得到最终的第一目标数据；其中，所述第二预设格式与第一预设格式不同。

19、优选地，所述关系预测模型对每一图谱中的各实体或组件之间的连接边，以及业务元素和各实体或组件之间的关联关系进行预测，输出用于生成知识图谱的待构建数据，包括：

20、所述关系预测模型提取第一目标数据中所存放的bim模型实体、各实体之间的连接关系以及各实体的组件之间的从属关系中的数据特征；

21、基于所述数据特征，建立bim模型本体层的实体和关系与业务流程中业务元素的关联关系；

22、根据建立的关联关系，预测出各实体或组件之间的连接边以及业务元素和各实体或组件之间的关联关系，生成包含有用于指示各个不同对象之间的交互或依赖关系的关联关系的待构建数据。

23、优选地，所述关联关系，包括：用于指示下级子节点指向上级父节点，或由属性值指向实体以描述实体所处状态的属于关系、用于指示业务元素或业务流程发生的时间先后的优先关系、用于指示对象之间的相互作用机制与逻辑关系的协同关系和用于描述业务要素在自然或人为作用下，或在时空演变过程中受到影响的制约关系。

24、优选地，所述关系预测模型提取第一目标数据中所存放的bim模型实体、各实体之间的连接关系以及各实体的组件之间的从属关系中的数据特征，包括：

25、所述关系预测模型，提取第一类型图谱中各个bim模型实体、各实体之间的连接关系以及各实体的组件之间的从属关系中的节点特征后，通过傅里叶正变换到频谱域上，并在频谱域上进行卷积操作后，再将变换后的节点特征通过傅里叶逆变换回到空间域中，生成对应的数据特征。

26、优选地，根据所述待构建数据，生成变电工程对应的知识图谱，包括：

27、根据电气设备实体以及实体之间的关系，建立具有层次结构的本体层知识谱图；

28、根据所述待构建数据中的各实体或组件之间的连接边，以及业务元素和各实体或组件之间的关联关系，建立出bim模型与变电工程在全生命周期中各阶段的业务流程的关联关系，得到用于指示实体之间数据流转方向以及业务操作流程的实例层知识图谱；

29、根据本体层知识谱图以及实例层知识图谱，生成变电工程对应的知识图谱。

30、在上述的方法实施例的基础上，本发明对应提供了装置项实施例。

31、本发明一实施例提供了一种基于图卷积网络的变电工程知识图谱构建装置，包括：目标数据获取模块、关联关系预测模块以及知识图谱构建模块；

32、所述目标数据获取模块，用于获取一目标数据；其中，所述目标数据包含若干第一类型图谱和第二类型图谱，每一第一类型图谱包含有各电气设备对应的实体、各实体之间的连接关系以及各实体的组件之间的从属关系；每一第二类型图谱包含有变电工程在全生命周期中各阶段所涵盖的业务流程对应的电气设备实体以及业务元素；

33、所述关联关系预测模块，用于将所述目标数据输入到预设的关系预测模型中，以使所述关系预测模型对每一图谱中的各实体或组件之间的连接边，以及业务元素和各实体或组件之间的关联关系进行预测，输出待构建数据；其中，所述待构建数据包含有用于指示各个不同对象之间的交互或依赖关系的关联关系；

34、所述知识图谱构建模块，用于根据所述待构建数据，构建变电工程对应的知识图谱；

35、其中，所述关系预测模型的训练，包括：

36、将包含有各电气设备对应的实体、各实体之间的连接关系以及各实体的组件之间的从属关系的若干样本图谱数据作为第一样本数据，并将包含有变电工程在全生命周期中各阶段所涵盖的业务流程对应的电气设备实体以及业务元素的样本图谱数据作为第二样本数据；

37、将第一样本数据和第二样本数据作为图卷积神经网络的输入，以第一样本数据和第二样本数据中各实体或组件之间实际的连接边，以及业务元素和各实体或组件之间实际的关联关系结果作为图卷积神经网络的输出，对所述图卷积神经网络进行迭代训练；

38、在检测到所述图卷积神经网络收敛时，将训练完成后的图卷积神经网络作为所述关系预测模型。

39、在上述的方法实施例的基础上，本发明对应提供了终端设备项实施例。

40、本发明另一实施例提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发明实施例所述的一种基于图卷积网络的变电工程知识图谱构建方法。

41、在上述的方法实施例的基础上，本发明对应提供了存储介质项实施例。

42、本发明另一实施例提供了一种存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的一种基于图卷积网络的变电工程知识图谱构建方法。

43、通过实施本发明具有如下有益效果：

44、本发明实施例提供了一种基于图卷积网络的变电工程知识图谱构建方法和装置，所述方法包括：获取一目标数据；其中，所述目标数据包含若干第一类型图谱和第二类型图谱，每一第一类型图谱包含有各电气设备对应的实体、各实体之间的连接关系以及各实体的组件之间的从属关系；每一第二类型图谱包含有变电工程在全生命周期中各阶段所涵盖的业务流程对应的电气设备实体以及业务元素；将所述目标数据输入到预设的关系预测模型中，以使所述关系预测模型对每一图谱中的各实体或组件之间的连接边，以及业务元素和各实体或组件之间的关联关系进行预测，输出待构建数据；其中，所述待构建数据包含有用于指示各个不同对象之间的交互或依赖关系的关联关系；根据所述待构建数据，构建变电工程对应的知识图谱。与现有技术相比，本发明通过将包含有各电气设备对应的实体、各实体之间的连接关系以及各实体的组件之间的从属关系，以及变电工程在全生命周期中各阶段所涵盖的业务流程对应的电气设备实体以及业务元素的目标数据输入到预设的关系预测模型中，以实现自动预测出各实体或组件之间的连接边，以及业务元素和各实体或组件之间的关联关系，从而无需依赖专家经验来进行手动增加业务元素与设备实体之间的关联关系，不仅提高了知识图谱的构建效率，而且基于训练完成后的关系预测模型可以对关联关系进行直接预测和生成，不会受主观认知水平的影响，从而不会导致部分关系的缺失，因此也提高了最终构建的知识图谱的完整性和准确性，而基于完整的知识图谱还可以使得下游应用端可以发挥出其价值和效能。