申请/专利权人：海通证券股份有限公司

申请日：2023-09-01

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117150042B

主分类号：G06F16/36

分类号：G06F16/36;G06F40/30;G06F16/335;G06F40/279

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开

摘要：本申请提供一种基于知识图谱推荐应急预案的方法、装置、设备和介质，获取目标系统的故障数据，根据故障数据构建故障知识图谱，使用基于强化学习和图卷积网络的知识图谱推理技术对故障知识图谱进行挖掘，以挖掘更多的故障，构建更多的三元组信息，拓展故障知识图谱。而后，使用基于知识图注意力网络算法对拓展故障知识图谱进行分析，分析各实体之间的依赖关系，以分析各实体的故障原因，并建立拓展故障知识图谱中各实体和应急预案之间的连接，从而能够在接收到目标故障时，基于拓展故障知识图谱为目标故障推荐目标应急预案，提高目标系统的故障处理能力，保证目标系统的稳定运行。

主权项：1.一种基于知识图谱推荐应急预案的方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标系统的故障数据，根据所述故障数据构建故障知识图谱，所述故障知识图谱中的实体包括故障类型；对所述实体和实体之间的关系进行向量化，形成实体嵌入向量和关系嵌入向量；将实体嵌入向量和关系嵌入向量作为特征输入图卷积网络进行计算，以挖掘更多的故障类型；所述图卷积网络为强化学习的策略网络，所述图卷积网络在内部层之间添加激活函数进行非线性处理；将挖掘的故障类型嵌入所述故障知识图谱，以构建更多的三元组信息，形成拓展故障知识图谱；其中，所述三元组信息包括故障类型-关系-故障类型；基于知识图注意力网络算法对所述拓展故障知识图谱进行分析，分析各实体之间的依赖关系，根据所述依赖关系分析各实体的故障原因，基于所述各实体的故障原因建立各实体和应急预案节点之间的连接；接收目标故障，基于所述拓展故障知识图谱为所述目标故障推荐目标应急预案；所述基于知识图注意力网络算法对所述拓展故障知识图谱进行分析，分析各实体之间的依赖关系，根据所述依赖关系分析各实体的故障原因，基于所述各实体的故障原因建立各实体和应急预案节点之间的连接，具体包括：在嵌入层将三元组的实体映射至实体之间的关系所在的向量空间，获得实体向量，根据实体向量以及关系向量计算各三元组的似然性得分，根据各三元组的似然性得分计算训练损失函数；在注意力嵌入传播层将各实体向量和其邻居实体向量进行聚合，以获得各实体的多层向量；在预测层，根据各实体的多层向量获得预测得分，根据预测得分获得协同损失函数；根据所述训练损失函数和所述协同损失函数获得目标损失函数；根据所述目标损失函数分析各实体之间的依赖关系，根据各实体之间的依赖关系，分析各实体对应的故障类型的原因。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 海通证券股份有限公司 基于知识图谱推荐应急预案的方法、装置、设备和介质

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