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公开(公告)号：CN118966334A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410991639.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06N5/022
Abstract: 本申请提供了一种面向船舶行为分析的知识体系模型、方法和产品，涉及船舶行为分析技术领域，模型包括：对象知识层，用于作为底层的知识模型，将静态类船舶信息整合为实体，并存储各个实体之间的实体关联关系；活动模型层，用于为船舶行为的分析提供支持，包括：船舶活动规律类知识，和船舶行为分析模型；船舶行为分析模型利用船舶活动规律类知识，根据从主题事件层提取的与目标主题事件相关的实时动态数据，生成在目标主题事件发生过程中的目标船舶的行为分析结果；主题事件层，用于以子事件节点的形式存储多来源的实时动态数据，其中各个子事件节点分属于对应的主题事件，并向业务用户展示目标船舶的行为分析结果。
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公开(公告)号：CN118503440B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410441883.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/36 , G06N5/025 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F40/216 , G06F40/30
Abstract: 本申请提供了一种基于隐含超类挖掘的本体生成方法、装置和设备，涉及数据处理技术领域，该方法包括：从关系数据库中获取待处理的多个关系数据表；提取多个关系数据表中各个数据列的列名称，获取每个列名称在多个关系数据表中的出现次数信息；根据出现次数信息，确定目标列名称，目标列名称表示集中出现在多个关系数据表中的高频列名称；根据目标列名称，从多个关系数据表中确定子类关系数据表；将目标列名称所对应的数据列作为隐含超类所具有的数据列，将子类关系数据表所对应的类，作为隐含超类的子类；隐含超类表征多个关系数据表之间的主要特征；根据隐含超类，生成针对多个关系数据表的关系型数据本体。
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公开(公告)号：CN118394859B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410608061.X
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/28 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/23213 , G06F16/2458
Abstract: 本申请提供了一种基于隐含概念挖掘的物资运输本体生成方法、装置和设备，涉及物资运输技术领域，该方法包括：从物资运输信息关系数据库中提取得到关系数据库表；确定所述关系数据库表中的一个或多个类型列；所述类型列表示所述关系数据库表中具有概念类别语义的数据列；从所述关系数据库表中提取得到关系数据特征，所述关系数据特征至少包括：所述关系数据库表的数据列、主键、外键和约束信息；根据所述关系数据特征和所述类型列，应用本体生成规则，生成物资运输信息本体。
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公开(公告)号：CN118503440A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410441883.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/36 , G06N5/025 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F40/216 , G06F40/30
Abstract: 本申请提供了一种基于隐含超类挖掘的本体生成方法、装置和设备，涉及数据处理技术领域，该方法包括：从关系数据库中获取待处理的多个关系数据表；提取多个关系数据表中各个数据列的列名称，获取每个列名称在多个关系数据表中的出现次数信息；根据出现次数信息，确定目标列名称，目标列名称表示集中出现在多个关系数据表中的高频列名称；根据目标列名称，从多个关系数据表中确定子类关系数据表；将目标列名称所对应的数据列作为隐含超类所具有的数据列，将子类关系数据表所对应的类，作为隐含超类的子类；隐含超类表征多个关系数据表之间的主要特征；根据隐含超类，生成针对多个关系数据表的关系型数据本体。
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公开(公告)号：CN118446200A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410700551.2
申请日：2024-05-31
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F40/186 , G06Q30/0201
Abstract: 本申请提供的数字对象的创建方法、装置、电子设备和存储介质，属于数字对象领域，所述方法待双方对于协商提案达成一致，由数据提供方依据协商提案创建协商合约，依据协商合约封装创建数据对象，将标识发送给数据使用方，以供数据使用方依据标识从数据提供方获取数据对象，使得数据对象兼顾数据提供方和数据使用方双方的需求，数据对象适应于使用需求进行灵活定制。协商模版包括：协商模版固有属性、协商内容、协商模版上下文、协商限制。双方基于协商模板提出和调整协商提案。协商提案包括：协商提案固有属性、协商提案上下文、可协商内容、协商限制。协商合约包括：创建时间、合约名称、协商合约上下文、合约条款、违约补偿和用户自定义扩展项。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118396096A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410615956.6
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本公开提供了一种本体动态生成方法，涉及数据处理技术领域，旨在快速地生成本体。所述方法包括：获取数据表的大类，所述数据表的大类包括结构化数据表和半结构化数据表；针对不同大类的数据表，采用所述大类对应的语义类别识别算法，识别每个大类的数据表的小类；其中，所述语义类别识别算法包括结构化语义类别识别算法和半结构化语义类别识别算法；所述结构化数据表的小类包括：结构化数据实体表、结构化数据普通事件表和结构化数据n元关联表；所述半结构化数据表的小类包括：半结构化数据实体表、半结构化数据普通事件表和半结构化数据n元关联表；按照各个小类对应的本体生成规则，对各个小类的数据表进行转换，得到本体。
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公开(公告)号：CN118394860B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410608922.4
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/28 , G06F16/907 , G06F16/2458 , G06Q10/083
Abstract: 本申请提供了一种面向物资运输关系数据库的本体生成方法、装置和设备，涉及物资运输技术领域，该方法包括：从物资运输信息关系数据库中提取元数据，作为关系数据特征；所述关系数据特征至少包括：关系数据库表、数据列、每个表中的主键、外键和约束信息；根据所述关系数据特征，识别所述关系数据特征所属的关系数据设计模式；所述关系数据设计模式为：顶层独立实体关系数据设计模式、类表继承关系数据设计模式、多值属性依赖关系数据设计模式、桥接表关系数据设计模式和多值属性依赖‑桥接表关系数据设计模式中的一者；应用所述关系数据设计模式所映射的本体生成规则，生成物资运输信息本体。
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公开(公告)号：CN118394861A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410610987.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/28 , G06F16/2457 , G06F21/62 , G06F21/31
Abstract: 本申请提供了一种基于语义映射文件的本体生成方法、装置和产品，涉及本体生成技术领域，所述方法包括：响应于用户发送的本体生成请求，获取关系型数据库中的语义映射文件，所述语义映射文件为所述关系型数据库的OBDA文件，用于描述所述关系型数据库中的多个关系数据库表的数据特征信息；从所述语义映射文件中提取类、数据属性和对象属性；根据提取得到的类、数据属性和对象属性，生成关系数据本体。
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公开(公告)号：CN118394859A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410608061.X
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/28 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/23213 , G06F16/2458
Abstract: 本申请提供了一种基于隐含概念挖掘的物资运输本体生成方法、装置和设备，涉及物资运输技术领域，该方法包括：从物资运输信息关系数据库中提取得到关系数据库表；确定所述关系数据库表中的一个或多个类型列；所述类型列表示所述关系数据库表中具有概念类别语义的数据列；从所述关系数据库表中提取得到关系数据特征，所述关系数据特征至少包括：所述关系数据库表的数据列、主键、外键和约束信息；根据所述关系数据特征和所述类型列，应用本体生成规则，生成物资运输信息本体。
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公开(公告)号：CN117592236A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311657280.9
申请日：2023-12-05
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 本申请提供了一种数据共享网络策略演化预测方法、装置和产品，涉及数据服务技术领域，该方法为：构建数据共享网络，包括多个数据节点和多条数据信道；基于演化博弈模型对数据共享网络策略演化进行数值仿真，直至数据共享网络达到稳定状态；重复对数据共享网络策略演化进行多次数值仿真，得到多个演化过程特征矩阵和稳态结果标签；对多个演化过程特征矩阵进行滑窗操作，得到多个模型训练样本；利用模型训练样本和对应稳态结果标签，训练数据共享网络策略演化预测模型；对于目标数据共享网络，利用训练得到的策略演化预测模型进行预测，得到预测结果，预测结果表示目标数据共享网络在策略演化后的稳定状态为群体合作稳态或群体对抗稳态。
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