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申请/专利权人：湖南视觉伟业智能科技有限公司

摘要：本发明涉及知识图谱管理技术领域，公开了一种面向时空知识图谱的索引方法及系统，该方法通过构建目标时空知识图谱对应的索引结构；所述索引结构包括实体时空索引和关系时空索引；在检索类型为时空范围检索时，执行设定的时空范围检索方法，在检索类型为最近邻检索时，执行设定的最近邻检索方法。对时空知识图谱的时空属性进行了全面的描述，使得不但实体具有时空属性，关系也具有时空属性，能提供面向时空‑实体‑关系查询的能力。

主权项：1.一种面向时空知识图谱的索引方法，其特征在于，包括：S1：构建目标时空知识图谱对应的索引结构；所述索引结构包括实体时空索引和关系时空索引；S2：在检索类型为时空范围检索时，执行设定的时空范围检索方法，在检索类型为最近邻检索时，执行设定的最近邻检索方法；其中，所述设定的时空范围检索方法和所述最近邻检索方法均是基于所述实体时空索引和所述关系时空索引实现的；所述S1包括：针对于目标时空知识图谱，构建Hilbert空间填充曲线划分时空知识图谱对应的空间，使得空间里的任意一点x,y通过Hilbert空间填充曲线的映射均能转换为整数空间的值；将目标时空知识图谱的实体中的时间属性和空间属性利用所述Hilbert空间填充曲线转换为时间和整数，并构建实体时空索引的多版本B树，所述实体时空索引的多版本B树的键值为实体中转换后的所述整数，所述实体时空索引的多版本B树的时间为实体中转换后的所述时间；将目标时空知识图谱的关系中的时间属性和空间属性利用所述Hilbert空间填充曲线转换为为时间和整数，并构建关系时空索引的多版本B树，所述关系时空索引的多版本B树的键值为关系中转换后的所述整数，所述关系时空索引的多版本B树的时间为关系中转换后的时间；所述方法还包括：构建倒排索引；所述构建倒排索引，包括：针对目标时空知识图谱的实体的名称，构建倒排索引，其中，倒排索引的键为所有的实体的名称，键所指向的链表中元素为实体时空索引中的叶节点；所述方法还包括：构建布隆过滤器；所述构建布隆过滤器，包括：针对目标时空知识图谱的关系的名称，在所述关系时空索引的叶子节点中构建布隆过滤器，所述布隆过滤器的输出为两种情况，一种是肯定不在该叶子节点中，一种是在该叶子节点中存在的概率；所述执行设定的时空范围检索方法，包括：确定时空范围检索条件，包括时间范围[t1,t2]、空间范围[x1,y1,x2,y2]、部分实体名称pn1、关系种类cat1；在实体时空索引中，将检索条件中的时间范围[t1,t2]和空间范围[x1,y1,x2,y2]输入所述实体时空索引的多版本B树中，由所述实体时空索引的多版本B树返回符合条件的叶子节点集合SEL；针对所述部分实体名称pn1，利用所述倒排索引进行过滤，从而查找以所述部分实体名称pn1开头的键，并将这些键对应的链表中的叶结点与SEL求交集，得到实体时空索引的结果集SELF；在关系时空索引中，将检索条件中的时间范围[t1,t2]和空间范围[x1,y1,x2,y2]输入所述关系时空索引的多版本B树中，由所述关系时空索引的多版本B树返回符合条件的叶子节点集合SRL；针对所述关系种类cat1，利用所述布隆过滤器进行过滤，从而将具有一定概率存在该cat1的叶子节点与SRL求交集，得到关系时空索引的结果集SRLF；将既在SELF中并且还在SRLF中存在关系的实体作为最后的检索结果。

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百度查询： 湖南视觉伟业智能科技有限公司 一种面向时空知识图谱的索引方法及系统