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数据、信息、知识、智慧、意图 DIKWP方法建模与处理77件已授权中国国家及国际发明专利手册
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海南大学-段玉聪教授 数据、信息、知识、智慧、意图 -DIKWP 方法建模与处理 77 件已授权中国国家及国际发明专利手册（附：智慧司法领域示范与实现展示）
June 2023
DOI:
Yucong Duan
海南大学-段玉聪教授
数据、信息、知识、智慧、意图
-DIKWP方法建模与处理
77件已授权中国国家及国际发明专利手册
（附：智慧司法领域示范与实现展示）
编者：段玉聪(Yucong Duan)，邮箱：duanyucong@hotmail.com
AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室
2023年6月3日
数据、信息、知识、智慧、意图 -DIKWP方法建模与处理客户的手册
本手册介绍了海南大学段玉聪教授在数据、信息、知识、智慧和意图领域的专利成果。段玉聪教授是AGI-AIGC-GPT评测DIKWP实验室的负责人，工学博士、海南大学三级教授、博士生导师，现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、海南大学学报（自然科学版）编委、海南大学大数据学科负责人，兼重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队“面向数据、信息、知识、技术DIKW融合的互联网创新团队”负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。长期探索概念-语义交互认知生成、溯源、澄清、表述、形式建模以及处理实践问题。基于跨界服务化背景下物理与数字资源双向全交互过程的多维度、多模态、多尺度的实践，进行理论抽象、问题本质识别、问题转化和具体技术泛化，形成以概念-语义不确定性界定和分析为核心的复杂内容处理和优化策略，工程性将混合模态的表达映射到 DIKW 类型化元素及图结构，面向客观语义缺失、精确度不符、不一致、表述冗余、主客观语义混淆的通用 AI 场景，提出了意图驱动的面向 DIKW 融合的发明创造方法: DIKWP-TRIZ。基于多模态 DIKW内容资源表达、多模态间转换的处理、计算、存储、传输资源不对称性，进行了面向概念语义模糊、不精确、缺失、建模与处理效率提升的跨界、跨学科以工程实践关联技术发明创新实践。逐步形成具有明显创新性和突出优势的 DIKW 图谱化建模与处理理论体系和技术方法。近 5 年来，面向多行业、多领域设计了面向概念语义模糊、不精确、缺失、传输、建模与处理效率提升的 241 件（含 15件 PCT 发明专利）系列化中国国家及国际发明专利。成果“DIKW 图谱化扩展及建模处理”获 2020 年度吴文俊人工智能技术发明三等奖。项目主要参与人段玉聪教授作为程序委员会主席连续多年举办 DIKW 图谱化国际论坛，2021 年独立发起并与海南省科学技术协会等共办首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021，担任 IEEE DIKW 2022 大会指导委员会共同主席。获评 2022 年海南省最美科技工作者（并被推荐候选中国最美科技工作者）。2022 年 10 月在 Information & Communication 领域入选美国斯坦福大学 John Loannidis 教授团队与 Mendeley Data 发布的全球前 2%顶尖科学家(World's Top 2% Scientists 2022)的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。
本手册包含77件已授权中国国家及国际发明专利，涵盖了多个领域的案例和应用。其中，网络安全领域的专利案例包括基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的语义建模和抽象增强方法，资源环境的正反双向动态平衡搜索策略，容错的智能语义搜索方法，自动安全态势感知、分析与报警系统，以及物联网资源采集传输优化系统等。而智慧公检法领域的专利案例涉及类型化资源的安全保护、数据隐私保护、多功能交互区域设计等方面。
这些专利的研发旨在解决网络安全和智慧公检法领域的关键问题，并提供创新的方法和系统来处理数据、信息、知识、智慧和意图。这些成果不仅体现了段玉聪教授的卓越研究能力和创新思维，也具有广泛的应用前景和商业价值。
我们相信，本手册将为潜在的专利客户提供有关DIKWP方法建模与处理的深入了解，并为他们在网络安全和智慧公检法领域的创新项目提供重要的参考和支持。如有兴趣了解更多信息或合作机会，请随时联系我们(联系邮箱： duanyucong@hotmail.com)。
更多相关背景知识请访问：
段玉聪
编者：段玉聪(Yucong Duan)，邮箱：duanyucong@hotmail.com
AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室
2023年6月3日
目录
发明专利1、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
发明专利4、面向类型化资源的自动安全态势感知、分析与报警系统
发明专利6、基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像数据目标识别增强方法
发明专利7、基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像信息目标识别增强方法
发明专利11、为便携式移动终端用户提供可自定义自适应的多功能交互区域的方法
发明专利13、一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的处理架构资源可动态抽象的语义建模方法
发明专利14、一种投入决定的安全性可定义的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的资源安全保护方法
发明专利15、一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法
发明专利17、面向类型化资源的价值导向的存储与计算一体化优化系统
发明专利18、基于数据、信息和知识三层图谱架构的图像数据目标识别方法
发明专利25、一种面向边缘计算的类型化医疗资源处理系统设计方法
发明专利29、融合公平度、体验感和价格的用户满意度建模与展示空间调整方法
发明专利31、多维度价值导向的针对意图的面向对象数值计算方法
发明专利32、基于数据图谱、信息图谱、知识图谱的交互区域划分及传输优化处理机制
发明专利35、基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的内容传输建模及处理优化机制
发明专利37、价值驱动的多因素维度空间多介尺度融合的动态推荐系统
发明专利39、面向本质计算的跨DIKW图谱的虚拟社区资源处理方法及组件
发明专利41、面向数据、信息权利可价值交换的智能运载装置调度方法
发明专利42、面向本质计算与推理的跨DIKW模态隐私资源保护方法
发明专利43、面向本质计算与推理融合的跨模态的推荐方法与装置
发明专利44、融合公平、公正和透明法规技术化的多模态隐私保护方法
发明专利45、面向本质计算与推理的跨DIKW模态文本歧义处理方法
发明专利46、跨数据、信息、知识模态与量纲的本质识别方法及组件
发明专利47、面向意图计算与推理的数据与信息融合的装置共享方法
发明专利49、跨数据信息知识模态的面向本质计算的差分内容推荐方法
发明专利50、跨数据、信息、知识模态与量纲的任务处理方法及组件
发明专利51、跨DIKW模态类型化隐私信息资源差分保护方法与系统
发明专利53、意图驱动的DIKW体系的群体差分隐私保护方法及装置
发明专利54、面向本质计算的多模态DIKW内容多语义分析方法
发明专利56、面向本质计算与推理的跨模态随机化隐私保护方法与系统
发明专利57、面向本质计算的DIKW隐私资源的处理方法和组件
发明专利58、基于DIKW图谱的资源识别方法、相关装置及可读介质
发明专利59、面向本质计算的跨DIKW模态的相对差分隐私保护方法
发明专利61、面向数据画像与信息画像价值交流转换的运载方法及系统
发明专利62、基于常识推理的多模态资源的本质内容处理方法及系统
发明专利63、面向意图计算与推理的DIKW模型构建方法及装置
发明专利67、基于DIKW图谱的虚拟社区人员性格分析及内容推送方法
发明专利68、基于公平性导向的情感内容DIKW化映射与传输方法
发明专利72、面向意图计算与推理的DIKW资源分析方法及系统
发明专利75、质计算与推理的跨DIKW模态文本歧义处理方法(加拿大)
司法领域案例及应用
发明专利1、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
申请号： | CN201710394911.0 | 全文下载 | |
申请日： | 2017-05-30 | 公开/公告日： | |
公开/公告号： | CN107038262B | ||
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。
已授权发明专利介绍：
打造未来计算新篇章，引领软件工程革新! 我们的创新性专利技术将数据图谱、信息图谱和知识图谱的框架相结合，提供一种先进的基于关联频度计算的语义建模和抽象增强方法。这个方法主要用于从初始需求描述和应用场景中生成合理的类及对象图，确保您在分布式计算和软件工程项目中享有卓越的优势。
我们的方法不仅能在数据图谱上精准表达离散的实体、对象、属性和操作，更可以记录它们的频度，包括结构频度、时间频度和空间频度。它能够精确把握实体的动态变化和发展趋势，为您提供更为丰富、详实的数据视角。
在信息图谱上，我们的方法将计算并标记节点间的交互关系，交互次数即为交互频度。当交互频度超过设定阈值，我们的方法能自动集成多个节点，形成新的节点，持续优化您的数据架构。
更为突出的是，我们在知识图谱上对类之间的关系采用了关系抽象规则进行进一步抽象。这种灵活的抽象增强可以补充需求表达的完整性，极大地提升了开发效率。
借助我们的专利技术，让您轻松解析复杂数据，引领软件工程的新未来。无论是处理庞大的分布式计算任务，还是解决复杂的软件工程问题，都将轻松应对，高效推进。
发明专利应用案例示范：
假设一项刑事调查正展开，该案件涉及数十个犯罪嫌疑人和无数可能的犯罪活动。利用我们的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱框架的语义建模及抽象增强方法，可以从复杂的信息中获取关键洞察。
在数据图谱上，我们可以建立每个犯罪嫌疑人（实体）的个人信息（属性）以及他们可能涉及的犯罪行为（操作）。同时，我们记录这些信息的频度，例如：嫌疑人是否经常在某个特定地点出现（空间频度），他们是否有在某个特定时间进行活动的习惯（时间频度），或者他们是否经常与特定的人或物接触（结构频度）。
然后，我们在信息图谱上标记嫌疑人之间的交互关系。如果发现某两个或多个嫌疑人之间的交互频度超过了设定的阈值，那么他们可能是共犯关系，需要进一步关注和深入调查。
最后，在知识图谱上，我们对这些嫌疑人之间的关系进行进一步的抽象和建模。例如，我们可以根据他们的交互频度和方式，将他们分类为不同的犯罪团伙或者犯罪组织。
通过这种方法，警方可以更清楚地理解案件的整体情况，找出最可能的嫌疑人和犯罪行为，从而更有效地进行调查和起诉。这个案例展示了我们的技术如何在复杂的实际情况中提供实时、精准的洞察，以及如何帮助提升司法工作的效率。
该系统的关键目标是实现对网络威胁情报的准确分析和及时响应。以下是该系统的具体实施步骤：
数据图谱建模：使用数据图谱框架，将企业网络中的各种实体、对象、属性和操作进行离散表示。这些实体可以包括网络设备、服务器、用户、应用程序等。通过记录每个实体、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，建立起实体之间的关联。
信息图谱建模：利用信息图谱框架，标记网络中各个节点之间的交互关系，并计算交互频度，即交互次数。当交互频度超过设定阈值时，多个节点将被集成，生成新的节点，并继续标记其结构频度、时间频度和空间频度。这样，系统能够捕捉到异常的网络交互行为和潜在的威胁。
知识图谱建模：利用知识图谱框架，对已知的网络威胁和攻击类型进行关系抽象和建模。通过关系抽象规则，进一步抽象类之间的关系，并对需求表达的完整性进行补充。这样，系统能够快速识别出已知的威胁，并与新的网络活动进行关联分析。
威胁情报分析与响应：系统持续地监测网络流量和日志数据，将实时收集的数据与建立的图谱进行比对和分析。通过对数据图谱、信息图谱和知识图谱的综合分析，系统能够识别出潜在的网络威胁、异常行为和攻击模式。一旦检测到威胁，系统会立即触发相应的响应措施，如封锁恶意IP地址、隔离受感染的设备等。
该系统的优势在于其综合利用了数据图谱、信息图谱和知识图谱的能力，通过关联频度计算和语义建模，能够更准确地分析和识别网络威胁。它提供了实时的威胁情报，帮助企业快速响应和防范各种网络攻击和安全威胁，最大程度地保护企业的网络和敏感数据安全。
通过这个案例，我们可以看到基于数据图谱、信息图谱和知识图谱框架的关联频度计算的语义建模及抽象增强方法在网络安全领域的潜力。它为企业提供了一种先进的安全防护解决方案，提高了网络威胁识别和响应的效率和准确性。
发明专利实现过程：
以下是实现基于数据图谱、信息图谱和知识图谱框架的语义建模及抽象增强方法的步骤：
1收集和准备数据：首先，需要从初始需求描述和应用场景中收集所需的数据，这些数据可以包括实体、对象、属性和操作等信息。
2构建数据图谱：根据收集到的数据，构建数据图谱。在这个过程中，需要明确定义和描绘出各种实体、对象、属性和操作，并将这些元素以节点和边的形式表示出来。这样，就可以清晰地看到数据之间的关系。
3计算和记录频度：对于数据图谱中的每个实体、对象、属性或操作，都需要计算和记录其频度。频度可以包括结构频度、时间频度和空间频度。结构频度指的是该元素在图谱中的出现次数；时间频度指的是该元素在特定时间段内的出现次数；空间频度则是该元素在特定空间位置的出现次数。
4构建信息图谱：在信息图谱中，需要标记和计算节点之间的交互关系。如果交互频度（即交互次数）超过了设定的阈值，那么就需要集成这些节点，形成一个新的节点。
5构建知识图谱：在知识图谱中，需要对类之间的关系进行进一步抽象。可以使用一种关系抽象规则，将类之间的复杂关系抽象成更简单、更易理解的形式。
6补充需求表达的完整性：在进行抽象增强的过程中，可能会发现某些需求没有被充分地表达出来。此时，需要补充这些需求，以提升需求表达的完整性。
7优化和调整：在整个过程中，可能需要不断地优化和调整数据图谱、信息图谱和知识图谱，以使其更好地满足需求和应用场景。
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