技术摘要：
本发明涉及一种构建知识图谱的方法，构建知识图谱的方法包括以下步骤，初步列出本行业的技术领域，查询所建行业的相关资料，并对资料分类归纳；确定业务类别，根据查询资料，确定行业的业务类别名称；初步筛选业务类别并建立归属关系示意图；确定关键词；业务关系文本 全部
背景技术：
知识图谱，也被称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域 映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述 知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及知识之间的相互关系。 基于知识图谱的大数据分析，实现了大数据的本质语义关联，比传统的关系型数 据库更加自由多样化，能够更好地满足用户对大数据金矿的价值探索和情报发现需求。 开放通用知识图谱注重广度，强调融合更多的实体，其准确性不高，并且受概念范 围的影响很难借助本体库覆盖特定行业垂直领域的实体、属性、实体间的关系等。 关于知识图谱的研究成果，已经有一些，如申请公布号CN110297872A的发明专利 公开了一种科技领域知识图谱的构建、查询方法及系统。所述科技领域知识图谱的构建、查 询方法支持用户自定义对象、关系、属性，可在应用场景变化的情况下灵活扩展；支持建立 数据表到对象、关系的映射，以及字段到属性的映射，通过ApacheNifi抽取关系数据库中数 据转换为对象、属性、关系实例数据存储到图数据库中，支持数据的增量更新；有效的解决 了当前通用知识图谱构建方法应用到特定行业存在的概念、准确性等弊端。 授权公告号CN103488724B的发明专利公开了一种面向图书的阅读领域知识图谱 构建方法，针对当前电子阅读存在知识层次浅、知识推荐不够智能等问题，提出一种结合通 用知识图谱，构造面向图书的领域知识图谱的方法，为电子书籍构造知识网络，从而实现对 书籍词语的解释和智能的知识推荐。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种构建知识图谱的方法，以提高知识图谱的准确性，提高 其应用价值。 为实现上述目的，本发明采用如下技术方案： 一种构建知识图谱的方法，包括以下步骤，(1)、初步列出本行业的技术领域，查询 所建行业的相关资料，并对资料分类归纳； (2)、确定业务类别，根据查询资料，确定行业的业务类别名称； (3)、初步筛选业务类别并建立归属关系示意图； (4)、确定关键词； (5)、业务关系文本化； (6)、征询行业专家意见并修改完成； (7)、确定最终版，并生成可导入的知识图谱格式。 进一步地，步骤(1)中，列出本行业技术领域，可以采用方法(1-1)、行业国标分类， 根据国家统计局国民经济行业分类及可参考的行业分类文献，得到行业技术领域；或者(1- 3 CN 111581398 A 说 明 书 2/5 页 2)、行业内部分类，寻找行业专家或行业从业人员参与本行业技术领域构建工作；或者(1- 3)、总结资料分类，通过百度百科、维基百科、百度搜索途径获取行业业务信息，并总结出技 术领域。 进一步地，步骤(2)中，确定业务类别可以采用，方法(2-1)、根据行业国标分类，结 合知识图谱的需要，选择所需的业务类别；或者(2-2)、根据行业内部分类，直接获取知识图 谱所需的业务类别；或者(2-3)、通过网上查询行业资料，总结出一个相对粗糙的业务类别。 进一步地，步骤(3)中，根据确定的业务类别名称建立归属关系示意图，在该过程 中，删除或新增业务类别，完成归属关系示意图的建立。 进一步地，步骤(4)，具体包括(4-1)、搜索关键词，通过网上查询本行业的相关业 务，获取对应的技术领域关键词； (4-2)、校验关键词，通过咨询行业专家和从事本行业的从业人员提供一份权威的 关键词或搜集本行业的公告标题整理出一份关键词，再依据该份关键词对网上查询的关键 词进行筛选、校验； (4-3)、分词，对校验后的关键词做最小化的分词拆分，以两个字的词语为最小，专 有名词除外。 进一步地，步骤(5)中，业务关系文本化，是对归属关系最后确认，以方便生成可导 入的知识图谱业务关系文档。 进一步地，步骤(6)中，业专家提出意见并修改，该步骤可重复若干次，以得到最佳 的知识图谱。 本发明的有益效果： 执行本发明的各步骤，可以建立某一行业的知识图谱，降低了知识图谱的构建难 度，从而降低了成本，提高构建效率；构建过程中，经过多次征询专家意见并修改确定，进一 步提高了准确率，具有很好的推广价值。
本发明涉及一种构建知识图谱的方法，构建知识图谱的方法包括以下步骤，初步列出本行业的技术领域，查询所建行业的相关资料，并对资料分类归纳；确定业务类别，根据查询资料，确定行业的业务类别名称；初步筛选业务类别并建立归属关系示意图；确定关键词；业务关系文本 全部
背景技术：
知识图谱，也被称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域 映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述 知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及知识之间的相互关系。 基于知识图谱的大数据分析，实现了大数据的本质语义关联，比传统的关系型数 据库更加自由多样化，能够更好地满足用户对大数据金矿的价值探索和情报发现需求。 开放通用知识图谱注重广度，强调融合更多的实体，其准确性不高，并且受概念范 围的影响很难借助本体库覆盖特定行业垂直领域的实体、属性、实体间的关系等。 关于知识图谱的研究成果，已经有一些，如申请公布号CN110297872A的发明专利 公开了一种科技领域知识图谱的构建、查询方法及系统。所述科技领域知识图谱的构建、查 询方法支持用户自定义对象、关系、属性，可在应用场景变化的情况下灵活扩展；支持建立 数据表到对象、关系的映射，以及字段到属性的映射，通过ApacheNifi抽取关系数据库中数 据转换为对象、属性、关系实例数据存储到图数据库中，支持数据的增量更新；有效的解决 了当前通用知识图谱构建方法应用到特定行业存在的概念、准确性等弊端。 授权公告号CN103488724B的发明专利公开了一种面向图书的阅读领域知识图谱 构建方法，针对当前电子阅读存在知识层次浅、知识推荐不够智能等问题，提出一种结合通 用知识图谱，构造面向图书的领域知识图谱的方法，为电子书籍构造知识网络，从而实现对 书籍词语的解释和智能的知识推荐。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种构建知识图谱的方法，以提高知识图谱的准确性，提高 其应用价值。 为实现上述目的，本发明采用如下技术方案： 一种构建知识图谱的方法，包括以下步骤，(1)、初步列出本行业的技术领域，查询 所建行业的相关资料，并对资料分类归纳； (2)、确定业务类别，根据查询资料，确定行业的业务类别名称； (3)、初步筛选业务类别并建立归属关系示意图； (4)、确定关键词； (5)、业务关系文本化； (6)、征询行业专家意见并修改完成； (7)、确定最终版，并生成可导入的知识图谱格式。 进一步地，步骤(1)中，列出本行业技术领域，可以采用方法(1-1)、行业国标分类， 根据国家统计局国民经济行业分类及可参考的行业分类文献，得到行业技术领域；或者(1- 3 CN 111581398 A 说 明 书 2/5 页 2)、行业内部分类，寻找行业专家或行业从业人员参与本行业技术领域构建工作；或者(1- 3)、总结资料分类，通过百度百科、维基百科、百度搜索途径获取行业业务信息，并总结出技 术领域。 进一步地，步骤(2)中，确定业务类别可以采用，方法(2-1)、根据行业国标分类，结 合知识图谱的需要，选择所需的业务类别；或者(2-2)、根据行业内部分类，直接获取知识图 谱所需的业务类别；或者(2-3)、通过网上查询行业资料，总结出一个相对粗糙的业务类别。 进一步地，步骤(3)中，根据确定的业务类别名称建立归属关系示意图，在该过程 中，删除或新增业务类别，完成归属关系示意图的建立。 进一步地，步骤(4)，具体包括(4-1)、搜索关键词，通过网上查询本行业的相关业 务，获取对应的技术领域关键词； (4-2)、校验关键词，通过咨询行业专家和从事本行业的从业人员提供一份权威的 关键词或搜集本行业的公告标题整理出一份关键词，再依据该份关键词对网上查询的关键 词进行筛选、校验； (4-3)、分词，对校验后的关键词做最小化的分词拆分，以两个字的词语为最小，专 有名词除外。 进一步地，步骤(5)中，业务关系文本化，是对归属关系最后确认，以方便生成可导 入的知识图谱业务关系文档。 进一步地，步骤(6)中，业专家提出意见并修改，该步骤可重复若干次，以得到最佳 的知识图谱。 本发明的有益效果： 执行本发明的各步骤，可以建立某一行业的知识图谱，降低了知识图谱的构建难 度，从而降低了成本，提高构建效率；构建过程中，经过多次征询专家意见并修改确定，进一 步提高了准确率，具有很好的推广价值。
