水利多領域知識圖譜關聯融合方法研究

摘 要：多領域知識圖譜關聯融合是實現知識共享、支撐跨領域知識綜合分析和方案決策的重要基礎。基于水利多業務領域本體在術語、結構、概念上的異構特點，提出一種基于多策略的跨領域知識圖譜關聯融合方法，包括：結合多維相似度計算方法與領域規則，進行等價和同形異義關系判定；利用領域規則，進行上下義和部分關系判定；根據判定結果，合并等價節點，保留同形異義節點，新增上下義和部分關聯。以防洪與供水２ 個業務領域的知識圖譜為例，進行跨領域知識圖譜關聯融合方法的應用。應用情況表明：該方法能較好滿足水利專業跨領域知識關聯融合的要求，可實現跨領域知識圖譜的自動關聯匹配，融合后的圖譜可為更大范圍的知識關聯應用提供支撐。

關鍵詞：水利；多領域；知識圖譜；關聯融合；本體異構；等價

中圖分類號：ＴＰ３９１．１；ＴＶ２１ 文獻標志碼：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２５．０３．０１９

引用格式：朱浩，趙紅莉，段浩，等．水利多領域知識圖譜關聯融合方法研究［Ｊ］．人民黃河，２０２５，４７（３）：１２３－１２９，１３４．

０ 引言

知識圖譜的概念于２０１２ 年５ 月被Ｇｏｏｇｌｅ 正式提出，通過構建實體關系網絡促進深層次的語義理解，極大提高了信息檢索的效率與準確性，為ＡＩ 領域的發展提供了強大的知識基礎與推理框架。知識圖譜具有良好的語義化、結構化特性，能夠整合、共享、推理各種信息，近年來被廣泛應用于水利領域［１］ 。李致慶等［２］ 運用知識圖譜對我國節水灌溉技術的發展狀況進行了梳理；侯征軍等［３］ 以珠江三角洲水資源配置工程的信息化建設為例，構建了水利工程知識圖譜；王亮［４］ 利用知識圖譜技術整合多源數據，為完成北江流域水利工程智能化調度任務提供支撐；段浩等［５］ 通過對水利知識梳理分析，提出了綜合知識體系描述方法和概念框架構建方法，以關系型數據庫、互聯網等為數據源構建了具有一定規模的知識圖譜，為跨領域查詢與檢索提供服務；周逸凡等［６］ 通過構建水文模型知識圖譜，實現了基于期刊文獻的水文模型知識學習和模型方案推薦；賈賀等［７］ 基于南水北調東線鄧樓泵站歷史數據，構建泵站運行知識圖譜，實現了泵站運行方案智能推薦與優化；張軍琿等［８］ 以黃河小浪底和萬家寨水利樞紐防洪、發電等業務為主線，結合ＡＣ 自動機等技術設計知識檢索、預案自動生成應用軟件，為工程運行提供智能決策支撐。