DIKWP团队已授权发明专利欢迎联系转让转化：

一种关联频度计算的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱框架的语义建模及抽象增强方法

本发明是一种关联频度计算的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱框架的语义建模及抽象增强方法，主要用于从初始需求描述和应用场景中获得合理的类及对象图，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。在数据图谱上表达离散的实体、对象、属性和操作，记录每个实体、对象、属性或操作的频度，包括结构频度、时间频度和空间频度；在信息图谱上标记结点间的交互关系，计算交互频度即交互次数，当交互频度大于设定阈值时集成多个结点，产生的新结点作为实体继续标记结构频度、时间频度和空间频度；在知识图谱上对类之间的关系运用关系抽象规则进一步抽象，并可对需求表达的完整性进行补充，提升开发效率。

这项专利是关于一种关联频度计算的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱框架的语义建模及抽象增强方法。该方法旨在从初始需求描述和应用场景中获取合理的类及对象图，涉及分布式计算和软件工程学技术交叉领域。

该方法基于数据图谱，用于表达离散的实体、对象、属性和操作，并记录每个实体、对象、属性或操作的频度，包括结构频度、时间频度和空间频度。同时，在信息图谱上标记结点之间的交互关系，并计算交互频度（即交互次数）。当交互频度超过设定阈值时，多个结点将被集成生成新的结点，并作为实体继续标记结构频度、时间频度和空间频度。

此外，在知识图谱上，该方法应用关系抽象规则对类之间的关系进行进一步的抽象，并对需求表达的完整性进行补充，从而提高开发效率。

该专利提供了一种综合利用数据图谱、信息图谱和知识图谱的方法，通过关联频度计算和语义建模，提升了对需求和应用场景的抽象和建模能力，有助于在软件工程和分布式计算领域中实现更高效的开发过程。

当应用于软件工程和分布式计算领域时，这项专利的方法可以产生许多实际应用的例子。以下是其中的几个示例：

软件需求分析和建模：使用该方法，可以从初始需求描述中提取关键实体、对象和属性，并计算它们的频度。通过在数据图谱上进行语义建模和抽象增强，可以获得更完整和准确的需求模型，有助于开发人员更好地理解和满足用户需求。

分布式系统优化：在分布式计算环境中，不同节点之间的交互频度和模式对系统性能至关重要。通过使用信息图谱和交互频度计算，可以识别出频繁交互的节点，并将它们集成为新的结点，从而减少系统中的通信开销，提高系统的整体性能。

数据挖掘和知识发现：在大规模数据集中，使用该方法可以构建数据图谱并记录实体、对象、属性和操作的频度。通过分析结构频度、时间频度和空间频度，可以发现数据中的关联模式和趋势，帮助用户挖掘隐藏在数据背后的有用知识。

智能推荐系统：通过对用户行为和交互进行建模和抽象增强，可以在信息图谱中识别出用户喜好和兴趣，并计算相关的交互频度。基于这些频度信息，智能推荐系统可以更准确地推荐个性化的产品、服务或内容给用户。

这些例子只是该专利方法应用的一小部分示例，实际上，该方法的适用性非常广泛，可以在各种领域中应用，以提高建模和分析的准确性、效率和智能化水平。

具体实现该专利方法的思路可以按照以下步骤进行：

数据图谱构建：

从初始需求描述和应用场景中提取实体、对象和属性，并在数据图谱中进行表示。

对于每个实体、对象、属性或操作，记录其结构频度、时间频度和空间频度。结构频度指的是该实体、对象、属性或操作在数据图谱中的出现次数，时间频度指的是其在一定时间范围内的使用频率，空间频度指的是其在不同空间位置上的分布情况。

信息图谱建模和交互频度计算：

在信息图谱中标记实体之间的交互关系，例如节点之间的数据传输、函数调用等。

计算交互频度，即交互次数。可以根据交互频度的大小设定阈值，超过阈值的交互认为是频繁的交互。

结点集成和抽象增强：

当交互频度超过设定阈值时，将相关的结点集成为一个新的结点，并在数据图谱中以新的实体进行标记。

对新结点进行结构频度、时间频度和空间频度的计算，以继续记录其特征。

知识图谱的关系抽象和需求完整性补充：

在知识图谱中，运用关系抽象规则对类之间的关系进行抽象，以简化和优化知识表示。

根据需求表达的完整性，补充知识图谱中的相关信息，确保需求描述的完备性和准确性。

以上步骤仅提供了一种实现思路的大致框架，具体的实现细节还需要根据具体的应用场景和技术要求进行进一步的设计和开发。

在医疗领域中，可以应用该专利方法来实现语义建模和抽象增强。以下是一个可能的案例：

案例：医疗数据图谱的语义建模和抽象增强

数据图谱构建：

从医疗领域的初始需求描述和应用场景中提取实体、对象和属性，例如疾病、症状、药物、治疗方法等，并在数据图谱中进行表示。

对于每个实体、对象、属性或操作，记录其结构频度、时间频度和空间频度。例如，记录某种疾病在患者数据中出现的频率，或者记录某种治疗方法在特定时间段内的使用频率。

信息图谱建模和交互频度计算：

在信息图谱中标记实体之间的交互关系，例如医生与患者的就诊记录、药物的使用情况等。

计算交互频度，例如计算医生与患者之间的就诊次数，或者某种药物的处方频率。

结点集成和抽象增强：

当交互频度超过设定阈值时，将相关的结点集成为一个新的结点，例如将多个病例中出现的相同症状集成为一个新的症状实体。

对新结点进行结构频度、时间频度和空间频度的计算，以继续记录其特征。例如，记录新的症状实体在数据图谱中的出现次数以及其在不同时间段和空间位置上的分布情况。

知识图谱的关系抽象和需求完整性补充：

在知识图谱中，运用关系抽象规则对医疗领域中疾病、症状、药物等实体之间的关系进行抽象，例如将疾病和症状之间的关系抽象为某种疾病与症状的关联规则。

根据医疗需求的完整性，补充知识图谱中的相关信息，例如记录某种疾病与特定治疗方法的关联信息，以提升医疗领域的开发效率和治疗准确性。

通过以上方法，医疗领域可以构建一个综合的医疗数据图谱，利用语义建模和抽象增强方法来提取和分析医疗数据中的关联关系，进而可以实现以下应用：

医疗决策支持：通过对医疗数据图谱进行语义建模和抽象增强，可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。医疗数据图谱中记录的实体、属性和关系信息可以为医生提供全面的疾病诊断和治疗建议，以及相应的药物选择和剂量推荐。

患者风险评估：通过分析医疗数据图谱中的结构频度和时间频度，可以对患者的健康状况进行风险评估。例如，根据某种疾病在数据图谱中的出现频率和相关属性的分布情况，可以评估患者患病的可能性和发展趋势，从而采取相应的预防和干预措施。

药物研发和优化：通过对医疗数据图谱中药物使用频率和效果的分析，可以帮助药物研发人员优化现有药物的剂型、剂量和治疗方案，或者发现新的药物组合和适应症。同时，通过知识图谱中的关联规则抽象，可以预测药物与疾病之间的相互作用，为药物研发提供指导和启示。

医疗资源优化：通过对医疗数据图谱中空间频度的分析，可以了解不同地区和医疗机构的医疗资源分布情况，进而优化资源的配置和利用。例如，根据某种疾病在特定地区的发病率和就诊频率，可以合理规划医疗设施的布局和医疗人员的分配，以满足患者的需求。

总之，通过基于数据图谱、信息图谱和知识图谱框架的语义建模及抽象增强方法，在医疗领域可以实现更精确、高效的数据分析和决策支持，提高医疗质量和效率，为患者提供更好的医疗服务。