摘要
本发明公开了一种基于知识图谱的数据智能关联分析与应用方法,S1、收集多源异构数据并进行预处理,获取预处理后的文本数据;S2、从预处理后的文本数据中提取实体和关系,构建初步的知识图谱;S3、采用图数据库对知识图谱进行存储;S4、通过外部数据源对知识图谱进行扩展和补充;S5、基于知识图谱进行数据关联分析,识别数据中潜在的模式和关联关系;S6、对知识图谱中的异常数据进行检测,发现潜在的异常模式并进行标记;S7、将数据关联分析和异常数据检测的结果应用于实际场景。本发明能够在数据智能关联分析与应用设计中提供高效、科学的优化方案,为实际应用带来显著的技术价值和经济效益。
技术关键词
智能关联分析
多源异构数据
文本
关系预测模型
Apriori算法
命名实体识别方法
编码器
评分方法
定义
知识图谱推理
频谱分析方法
强化学习环境
异常数据检测
依存句法分析
训练语言模型
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铁路客流预测方法
多模态
多源异构数据
构建知识图谱
动态更新
拓扑特征
智能化档案管理方法
规划算法
动态知识图谱
构建预测模型
数据挖掘方法
多模态
数据挖掘设备
数据挖掘装置
场景