「大数据期刊」智慧城市知识图谱模型与本体构建方法( 五 )
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图9安全人的本体设计
安全人Pi的网络活动R6(Pi)可以由N个网络场所Pn及N个虚拟身份Vn构成 ， R6(Pi)={Pn,Vn} 。
安全人本体设计完成之后 ， 采用广州拓尔思大数据有限公司研发的“安拓知识图谱平台”进行构建 ， 安全人的构建过程如图10所示 。 首先 ， 定义实体 ， 新增个人、组织、证件、虚拟身份、机动车、电话、银行账户、监狱、银行、宾馆酒店、网吧、边境口岸、网络场所等实体对象 。 其次 ， 定义属性 ， 为各个实体对象添加属性 。 个人的属性包括姓名、身份证号码、出生日期、民族、户籍地址、居住地址等 ， 组织的属性包括名称、类型、组织机构代码、税务登记证号、地址、法定代表人、成立日期等 。 然后 ， 定义关系及事件 ， 为实体对象之间添加关系或事件 。 个人之间添加亲属、邻居或同事等综合关系 ， 个人与组织之间添加属于关系 ， 个人与证件之间添加拥有关系 ， 电话之间添加通话事件 ， 银行账户之间添加交易事件等 。 实体、属性、关系以及事件定义完毕后 ， 通过“安拓知识图谱平台”提供的数据抽取工具对现有的各类数据进行抽取 ， 并导入平台的知识库（这一过程也可利用平台提供的手工划线提取功能进行抽取） ， 抽取的知识经过实体对齐和属性填充 ， 最终形成一套完整的安全人知识图谱 。
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图10安全人的构建过程
通过面向业务的分析 ， 本文提出了这套安全人本体设计方案 ， 并且通过“安拓知识图谱平台”在国家部委、全国多省及多个地市的维稳安全领域有成功的应用 ， 同时在应用中不断改进和完善 ， 切实解决了维稳安全领域的大数据关联挖掘、分析展现等问题 。
5结束语本文提出了一种智慧城市知识图谱的模型思路 ， 并研究了支撑该模型的本体构建方法 ， 提出了介于通用知识图谱和领域知识图谱之间的多领域知识图谱概念 ， 以及城市自然人总本体和子本体的思路 ， 实现了智慧城市的城市级功能和领域级功能 。 目前业界的知识图谱研究通常把通用图谱和领域图谱分开来看 ， 实际上智慧城市知识图谱的复杂度已经逼近通用知识图谱 ， 这样的多领域图谱如何实现 ， 如何解决结构复杂、计算量大等问题 ， 是智慧城市知识图谱建设中迫切需要解决的 。 另外 ， 城市除了自然人 ， 城市法人和组织的知识图谱也相当复杂 ， 而且与城市自然人图谱是立体交叉的密切关联关系 。 智慧城市知识图谱的很多功能必须配合算法模型才能形成强大威力 ， 而建模和模型训练也将是智慧城市知识图谱建设的难点 ， 需要进一步深入研究 。
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《大数据》期刊
《大数据（BigDataResearch ， BDR）》双月刊是由中华人民共和国工业和信息化部主管 ， 人民邮电出版社主办 ， 中国计算机学会大数据专家委员会学术指导 ， 北京信通传媒有限责任公司出版的中文科技核心期刊 。
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