基于知識圖譜的結(jié)構(gòu)化應(yīng)急數(shù)據(jù)展現(xiàn)研究

黃征，張雪超，劉長弘

（1.解放軍31682 部隊，蘭州730020；2.國防大學(xué)聯(lián)合勤務(wù)學(xué)院，北京100858）

0 引言

所謂“知識”，是人腦對外部信息總結(jié)、提煉、概括后的抽象性表述。近代以來，隨著科學(xué)技術(shù)研究的飛速發(fā)展，各學(xué)科領(lǐng)域的研究成果呈爆炸性增長，學(xué)科分類和研究領(lǐng)域越來越細化，文藝復(fù)興時代的“通才”越來越鮮見，想對某一研究領(lǐng)域有一個全景式認識越來越困難。知識圖譜（Mapping Knowledge Domain）應(yīng)運而生，最初目的是對科技文獻進行可視化描述，以圖形化建模的方式來直觀表達知識和知識間的關(guān)系。圖譜中的節(jié)點表示知識的實體，圖譜中的線段表示實體間關(guān)系，節(jié)點和線段構(gòu)成的拓撲結(jié)構(gòu)圖直觀描述了某一領(lǐng)域的知識資源及其實體，顯示了知識以及它們之間的相互聯(lián)系。隨著信息技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展，人們發(fā)現(xiàn)知識圖譜在地理認知、知識表達、數(shù)據(jù)挖掘、信息展現(xiàn)等方面有獨特的價值，特別是挖掘和表達復(fù)雜數(shù)據(jù)的規(guī)律性認識方面有獨到的優(yōu)勢。

近年來，隨著各級對突發(fā)事件應(yīng)急處置的高度重視，應(yīng)急管理部門積累了大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，由于這些數(shù)據(jù)通常運行在特定信息系統(tǒng)上，需要在專有環(huán)境下使用和展現(xiàn)。當(dāng)出現(xiàn)突發(fā)事件時，一方面大量信息和數(shù)據(jù)短時間內(nèi)匯聚于應(yīng)急指揮機關(guān)，有時通信信道都為之阻斷；另一方面各級指揮員又常常困擾于真實有效信息過少，可用信息被垃圾數(shù)據(jù)所淹沒的現(xiàn)象屢見不鮮，特別是用于輔助決策的綜合信息嚴重不足[1]，信息與決策之間存在著的巨大鴻溝。基于知識圖譜對應(yīng)急數(shù)據(jù)進行組織是解決這個難題的可行途徑。

1 知識圖譜用于應(yīng)急數(shù)據(jù)的價值

1.1 搜索信息將更準確

當(dāng)發(fā)生突發(fā)事件時，指揮員和聯(lián)合指揮機構(gòu)需要迅速掌握事件情勢，及時定位突發(fā)事件發(fā)生區(qū)域，劃分影響地區(qū)，指定疏散地域，定下處置決心，制定處置方案，各應(yīng)急部門根據(jù)指揮機構(gòu)命令，啟動緊急情況下交通、衛(wèi)生、消防、工程應(yīng)急救援預(yù)案和各類保障計劃方案，在這些決策和計劃的制定過程中，借助基于知識圖譜標準化數(shù)據(jù)組織形式，態(tài)勢圖系統(tǒng)能夠?qū)⒖臻g數(shù)據(jù)與非空間數(shù)據(jù)進行有效集成，對不同來源、不同格式的應(yīng)急數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，并以圖層的形式存儲，方便進行復(fù)雜查詢。應(yīng)急數(shù)據(jù)能夠以各種圖、表的形式直觀展示，快速生成應(yīng)急決策方案專題圖，在分秒必爭的突發(fā)事件應(yīng)急處置中將發(fā)揮重要作用。

1.2 查詢理解將更智能

構(gòu)建應(yīng)急知識圖譜之后，以突發(fā)事件中應(yīng)急部門的任務(wù)、目標、行動等特征賦予關(guān)鍵字（實體或任務(wù)）字符串新的屬性，當(dāng)選中需要展現(xiàn)的實體后，搜索引擎會以實體在特定時空、資源以及人力等條件下實現(xiàn)特定目標為過程，查詢涉及到的實體及屬性，集合任務(wù)行動所需要的數(shù)據(jù)，保證了用戶搜索獲得信息的連續(xù)性。以災(zāi)后群眾疏散方案為例，目前應(yīng)急方案可能只提出未來可能的疏散地位置、空間容量，而不可能給出疏散距離、疏散路徑，就是給出了疏散路徑，由于無法確定事件發(fā)生時的道路真實情況，可能造成受災(zāi)群眾撤退過程中道路擁擠等。借助應(yīng)急知識圖譜，在態(tài)勢圖系統(tǒng)中搜索疏散線路時，應(yīng)急知識圖譜可將事發(fā)地域的地理空間數(shù)據(jù)進行分級，明確出受災(zāi)區(qū)、影響區(qū)，聚合這些區(qū)域內(nèi)道路交通路況信息，將以專題圖形式展現(xiàn)，直觀給出災(zāi)區(qū)道路通行能力，為指揮員和聯(lián)合指揮機構(gòu)定下處置決心提供及時、準確的參考。

1.3 信息展示將更全面

知識圖譜能夠比較全面地描繪實體以及實體之間的關(guān)系，各級應(yīng)急部門可以通過應(yīng)急知識圖譜全方位了解所需的業(yè)務(wù)知識。從突發(fā)事件應(yīng)急處置的實踐看，各級決策者不僅關(guān)心數(shù)據(jù)所包含的基本信息，更關(guān)心這些數(shù)據(jù)背后蘊含的擴展信息甚至是規(guī)律性信息。指揮人員在定下決心時，思維首先會集中一些表面的基本信息上，進而需要了解擴展信息以全面掌握任務(wù)情況，最終在規(guī)律性信息指導(dǎo)下做出決策。知識圖譜的構(gòu)建符合指揮員思考和認知順序，與傳統(tǒng)的文本方式進行業(yè)務(wù)信息分析模式相比，可以進行更加有效的數(shù)據(jù)挖掘，智能化選擇出指揮員關(guān)心的實體，自動關(guān)聯(lián)其屬性（或能力），并以圖示方式進行展示，大大提高了分析的精確度和時效性，決策將更科學(xué)、更準確。

1.4 信息數(shù)據(jù)將更規(guī)范

要想構(gòu)建關(guān)鍵緊密、數(shù)據(jù)交鏈的應(yīng)急知識圖譜，就必涉及對所有相關(guān)的實體及其關(guān)系進行規(guī)劃化描述，對行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的知識節(jié)點進行全面清晰梳理，對知識節(jié)點之間關(guān)系（邊）進行準確概括，這就要求提高應(yīng)急信息的標準化程度，各應(yīng)急信息系統(tǒng)要在一個統(tǒng)一規(guī)范的集成框架內(nèi)提供數(shù)據(jù)，應(yīng)急裝備也要進行規(guī)范化管理［2］，倒逼各應(yīng)急部門規(guī)范內(nèi)部信息交互和對外信息服務(wù)；與此同時，應(yīng)急知識圖譜中龐大的實體庫也為應(yīng)急信息系統(tǒng)提供了統(tǒng)一的、全面的數(shù)據(jù)模型，為應(yīng)急理論研究、數(shù)據(jù)開發(fā)、模擬仿真等提供了可用的集成標準。

2 應(yīng)急知識圖譜的數(shù)據(jù)構(gòu)成模式

圍繞突發(fā)事件會有多方面的描述信息，這些信息以什么樣的順序和樣式展現(xiàn)出來，影響到對突發(fā)事件應(yīng)急處置的效率。應(yīng)急數(shù)據(jù)組織最根本的是將分散存在于各應(yīng)急部門的信息有序化[3]，從這個過程中獲取有價值的信息，進而發(fā)現(xiàn)規(guī)律。以地震災(zāi)害后救援為例，首先要了解的是震情基本信息，如地震中心定位信息、震級強度、涉及區(qū)域、房屋受損情況、被困人員情況、水電供應(yīng)等；在此基礎(chǔ)上，需要進一步掌握擴展信息，如專業(yè)應(yīng)急救援人員數(shù)質(zhì)量、應(yīng)急資源需求信息、災(zāi)區(qū)交通道路信息、可供應(yīng)的應(yīng)急物資及儲備量等[4]；進而可能需要知道的是規(guī)律信息，如震區(qū)場地質(zhì)水文情況、氣象條件，從歷史上看，這些條件對當(dāng)前救援會有什么影響，救援物資、資金調(diào)撥數(shù)量和最低投入規(guī)模，進出災(zāi)區(qū)道路受損情況對救援車輛通行能力影響多大，等等。

圖1 基于知識圖譜的應(yīng)急物資供應(yīng)的實體結(jié)構(gòu)圖

如圖1 所示，在地震災(zāi)害發(fā)生后，指揮員和指揮機關(guān)除了要了解震情基本信息外，就物資供應(yīng)這一任務(wù)而言，迫切想要掌握的是：震區(qū)當(dāng)前需求物資種類是什么；是否可以劃分出具體需求地點，需求量如何預(yù)計多少，需求物資的是否能給出優(yōu)先級排序；當(dāng)前儲備的應(yīng)急救援物資有什么（及數(shù)量），儲備在哪里；如果不能滿足需求，應(yīng)如何籌措，如何運輸?shù)綖?zāi)區(qū)；事發(fā)地域周邊有多少可以使用的車輛，運輸車輛的裝載量為多大；車輛維修、加油站等保障能力有多強；震區(qū)中心位置在哪里，影響區(qū)域有多大，周邊氣象水文對交通道路的影響有多大，等等。很明顯，這些知識涉及民政、交通、運輸、衛(wèi)生、電力、水利、物流等多個行業(yè)部門，任何一家都只能提供部分信息。

知識圖譜以一種更符合人的認識習(xí)慣或思維方式的形式對知識和知識間關(guān)系進行重新編排、建模。依然以地震災(zāi)害為例說明，從地震信息作為一級實體，從這里出發(fā)，在領(lǐng)域知識專家的幫助下確定能夠說明震情實體的概念網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航樹，樹上的每一個節(jié)點就是該實體的子實體或?qū)傩?，如在震情實體導(dǎo)航樹上，可以分解出救災(zāi)資源子實體、交通運輸子實體、醫(yī)療衛(wèi)生子實體，等等。針對每一個實體再向下分解出多個層次結(jié)構(gòu)的子實體或?qū)傩?，每一個子實體就是一個關(guān)鍵字，這些關(guān)鍵字在和應(yīng)急系統(tǒng)信息中可以作為搜索的條件，映射得到的就是邏輯上相對獨立的信息包，將這些信息包以適應(yīng)的形式封裝后可供應(yīng)急指揮信息系統(tǒng)調(diào)用。

這樣一種從上到下的層次化細分知識體系，體現(xiàn)了知識到數(shù)據(jù)層的有向映射，是將數(shù)據(jù)中蘊含的基本信息、擴展信息乃至隱含性信息，以規(guī)律性的圖示展現(xiàn)了出來，而這種能夠直觀表達信息之間關(guān)系的圖，更利于指揮員認識和決策。結(jié)合地理信息系統(tǒng)進行圖層疊加、分級顯示、對比分析，形成面向不同對象的系列專題圖[5]，為依附于地圖上的多種格式的應(yīng)急數(shù)據(jù)存儲、調(diào)用及處理提供了途徑，將極大提高應(yīng)急救援指揮的正確性、現(xiàn)實性和實用性。

3 應(yīng)急知識圖譜的信息搜索模型

由于目前信息系統(tǒng)中絕大部分數(shù)據(jù)通常以結(jié)構(gòu)化方式存儲于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，本文重點分析基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)急知識圖譜構(gòu)建和查詢處理過程。對于其他半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，乃至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的可視化顯示，更多屬于大數(shù)據(jù)可視化的范疇，由于篇幅關(guān)系，這里不做深入討論。

利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜的過程，實際上是關(guān)系數(shù)據(jù)庫中“關(guān)系”與知識圖譜的“實體”建立某種映射的過程。實體是對領(lǐng)域知識的概念化描述，包含一系列屬性和關(guān)系。例如，應(yīng)急消防救援力量實體應(yīng)當(dāng)包含：單位名稱、人員數(shù)量、特種車輛、攜帶裝備、救援能力等屬性，救援裝備實體應(yīng)包含裝備類別、裝備數(shù)量、戰(zhàn)技性能等屬性。實體關(guān)系描述了不同概念和實體的分類，以及繼承、并列等關(guān)系。由于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中大多數(shù)據(jù)構(gòu)造完整，可較好地對應(yīng)知識圖譜中的實體屬性、詞性特征等要素，在深入了解結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)，特別是庫表結(jié)構(gòu)、表間關(guān)聯(lián)、列名關(guān)系基礎(chǔ)上，通過D2R 語言（Relation Database to RDF）可以把結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的表格與知識圖譜中的概念或?qū)嶓w相關(guān)聯(lián)，這樣就把關(guān)系數(shù)據(jù)庫的表、列與知識圖譜的概念實體及實體屬性建立了對應(yīng)，便于形成應(yīng)急數(shù)據(jù)知識圖譜。

若數(shù)據(jù)庫D 中有表A 記為TA，以該表建立概念節(jié)點CA，表TA中的記錄TAj建立實體EAj，則可以假設(shè)實體EAj包含表TA定義的列。

如果在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中定義的約束關(guān)系，例如，表TA的列RA是表TB中列RB的外鍵：

關(guān)系R（A，B）記為表TB中記錄TBj實體EBj間的關(guān)系：

在現(xiàn)實情況中，實體間的關(guān)系可能是較好識別的顯性關(guān)系，但大量的自然言語下的關(guān)系可能并不好識別，需求從隱性表達中挖掘出實體關(guān)系。不過，由于應(yīng)急數(shù)據(jù)運用場景單一且確定，所涉及的專業(yè)可提前預(yù)知，預(yù)案數(shù)量有限，查詢條件可控，應(yīng)急知識圖譜的建立，不需要像基于互聯(lián)網(wǎng)的知識檢索那樣面對復(fù)雜多變的語義環(huán)境。經(jīng)過對比與分析，筆者認為，采用以詞性特征為基礎(chǔ)的關(guān)系識別方法，就可以滿足映射需求。通過深入分析各部門應(yīng)急預(yù)案內(nèi)容，提煉常見分詞及問題，人工預(yù)先設(shè)定關(guān)鍵詞典，基本可以涵蓋應(yīng)急知識圖譜查詢的條件，這樣就能夠較好地把利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫表間關(guān)系，建立實體關(guān)系。用戶提出的自然語言查詢條件經(jīng)過表述歸一、語義解析、詞典匹配后形成標準的檢索條件，對關(guān)系數(shù)據(jù)庫進行檢索，反饋的知識將更能體現(xiàn)指揮員最關(guān)心的問題。

以概念R（C）標記表數(shù)據(jù)庫D 中表TA與表TB之間的多對多關(guān)系，并在表TC中體現(xiàn)，則實體EAi到實體EBj之間的關(guān)系：

把知識檢索定義為屬性值（V）、關(guān)系（R）、實體（E）和概念（C）等幾類要素，分析建立關(guān)鍵詞庫，表1 給出了知識檢索條件與關(guān)系數(shù)據(jù)庫SQL 查房的對應(yīng)關(guān)系。

例如，查詢“震中50 公里內(nèi)可用的應(yīng)急救援衛(wèi)勤力量有哪些”？可將查詢條件中的要素值“地域范圍、醫(yī)療、部署、單位”等要素值與查詢條件相對應(yīng)：＜地域范圍，V＞、＜應(yīng)急醫(yī)療，C＞、＜單位，E＞、＜部署，R＞，得到查詢語句為：Q（‘地域范圍=50 公里’）.IN（‘部署’）.AND（Q（‘單位’）.OUT（‘應(yīng)急醫(yī)療’））。執(zhí)行這條查詢即可得到周邊50 公里的應(yīng)急醫(yī)療實體。

表1 關(guān)系數(shù)據(jù)庫要素與知識圖譜查詢條件轉(zhuǎn)換表

當(dāng)然，上述查詢語句的匹配適用于簡單的自然語言查詢，如果需要處理復(fù)雜語義的查詢，就涉及人工智能和機器學(xué)習(xí)，這里不做深入研究。

4 應(yīng)急知識圖譜的構(gòu)建步驟

在突發(fā)事件應(yīng)急聯(lián)動處置中，所有信息、數(shù)據(jù)都應(yīng)當(dāng)圍繞某一特定的任務(wù)來組織，這些信息數(shù)據(jù)中，既有基本信息、擴展信息，也有蘊含的規(guī)律性知識，這些信息可能是來自于多數(shù)據(jù)庫之間的關(guān)聯(lián)查詢、擴展查詢，也可能是跨行業(yè)部門的統(tǒng)計查詢或任務(wù)查詢，需要綜合考慮突發(fā)事件應(yīng)急處置需要、指揮員思維習(xí)慣和應(yīng)急數(shù)據(jù)缺陷等，滿足多種信息展現(xiàn)需求。

4.1 構(gòu)建實體庫

通過對任務(wù)內(nèi)容進行理論抽象，結(jié)合底層數(shù)據(jù)的分析，提煉出相關(guān)的實體。例如，根據(jù)突發(fā)事件發(fā)生地位置，定位事件地點，以該點為中心，根據(jù)事件類別、危害等級、影響范圍等參數(shù)，結(jié)合各專業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)圖層，包括可用的應(yīng)急救援力量圖層、醫(yī)療衛(wèi)生力量圖層、疏散地點容量圖層等，根據(jù)震級大小啟動不同等級的應(yīng)急預(yù)案，依據(jù)方案中明確的處置要求，確定可以參與應(yīng)急救援的救援力量、儲備物資、交通管制，以及相應(yīng)的救護力量編組、物資提供、裝備調(diào)撥、交通調(diào)度、道路疏導(dǎo)，等等。

實體庫是后續(xù)建設(shè)應(yīng)急知識圖譜的基礎(chǔ)，在構(gòu)建實體庫的過程中要做好規(guī)約性工作，包括數(shù)據(jù)融合集成工具的選擇、各類格式數(shù)據(jù)的統(tǒng)一規(guī)范等，遵循統(tǒng)一的標準和規(guī)范不僅有助于信息數(shù)據(jù)的準確性，更利于數(shù)據(jù)查詢、信息展示、知識總結(jié)等方面的信息運用。

4.2 構(gòu)建知識節(jié)點導(dǎo)航網(wǎng)

對于提煉出的知識，按照關(guān)聯(lián)度大小或者是人們的認知順序，根據(jù)與該知識節(jié)點有關(guān)聯(lián)度的其他主題任務(wù)組織成一副網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點圖，查詢指令從這個節(jié)點出發(fā)按照特定的路徑流轉(zhuǎn)，每到一個節(jié)點就會顯示相應(yīng)的內(nèi)容，這就對終端用戶的擴展查詢提供了支持。

以地震災(zāi)害后建筑物損毀統(tǒng)計這個業(yè)務(wù)概念為例，震后救援中首先需要準確了解建筑物的抗震性能，如果能夠及時知道建設(shè)物結(jié)構(gòu)分類（磚木結(jié)構(gòu)建筑、磚混結(jié)構(gòu)建筑、鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)建筑、鋼結(jié)構(gòu)建筑）、耐久年限（一級100 年以上、二級50-100 年、三級25-50年、四級15 年以下），等等，并在地圖上進行標識，對于確定指揮中心研究確定救援重點將大有幫助。根據(jù)震中位置及地震強度，以震感影響范圍確定災(zāi)情分級救援半徑，構(gòu)建震情影響區(qū)域，再根據(jù)周邊應(yīng)急力量部署，得出可參與應(yīng)急救援力量的距離、能力等知識，為指揮員快速定下救援決心提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持。如果根據(jù)計算，依靠本級應(yīng)急力量明顯不足時，可及時向上級要求增援，力爭在最短時間內(nèi)，得到適時、適量、適地的救援保障。

圖2 基于知識圖譜的應(yīng)急數(shù)據(jù)組織模型示例

4.3 明確節(jié)點間的關(guān)聯(lián)信息

節(jié)點間關(guān)聯(lián)關(guān)系有時不僅僅是數(shù)據(jù)之間的語義關(guān)系，如包含關(guān)系、空間關(guān)系、時間關(guān)系、邏輯關(guān)系，更多的可能是業(yè)務(wù)邏輯關(guān)系，如工作流程、信息流轉(zhuǎn)、業(yè)務(wù)協(xié)作等。所以在定義節(jié)點間的關(guān)聯(lián)度時要綜合考慮語義關(guān)系、業(yè)務(wù)邏輯、節(jié)點顆粒度等，以提高信息的可用性。在對數(shù)據(jù)進行處理時，如果存在E-R 關(guān)系則利用E-R 關(guān)系定制，對于不存在關(guān)聯(lián)關(guān)系但是現(xiàn)實語義和業(yè)務(wù)邏輯中存在的，可以進行數(shù)據(jù)提取和配置。

4.4 形成知識節(jié)點的應(yīng)急數(shù)據(jù)段

將應(yīng)急預(yù)案內(nèi)容、應(yīng)急數(shù)據(jù)查詢分解規(guī)范后，映射為知識圖譜查詢要素庫，當(dāng)用戶查詢時，結(jié)合上述要素庫中的語言分詞算法，將查詢語句分割成要素和要素值，得到知識化的、便于理解、易于圖示的信息。

建立知識節(jié)點到數(shù)據(jù)層的映射，也可以按照邏輯概念進行細分，直到與底層數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)，形成層次關(guān)聯(lián)樹，對每個節(jié)點的查詢顯示內(nèi)容進行定制封裝。對于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)可以通過對特定表進行組合查詢、更新等數(shù)據(jù)庫操作，把特定資源實體封裝為信息包；對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型主要是通過封裝調(diào)用。所有的信息封裝，對外提供標準的接口，供輸入特定的查詢條件，將主題任務(wù)轉(zhuǎn)化為查詢的實例。

4.5 數(shù)據(jù)顯示及調(diào)用

以主題任務(wù)為單元進行發(fā)布，形成信息調(diào)用服務(wù)，以方便其他業(yè)務(wù)應(yīng)用的信息查詢和調(diào)用。數(shù)據(jù)提供者通過WSDL 文件將信息組合封裝成接口標準的服務(wù)，并在元服務(wù)器上發(fā)布這些服務(wù)的接口特征。用戶在需要某項主題任務(wù)信息時首先向服務(wù)注冊中心提交申請，查找特定的數(shù)據(jù)服務(wù)，如果注冊中心查找到所需的服務(wù)，就會返回查詢后的結(jié)果，服務(wù)使用者就可以根據(jù)返回的結(jié)果進行調(diào)用。

5 結(jié)語

本文簡要分析了知識圖譜用于應(yīng)急數(shù)據(jù)的價值，研究了應(yīng)急知識圖譜的數(shù)據(jù)構(gòu)成模式，構(gòu)建了應(yīng)急知識圖譜的信息搜索模型，提出了應(yīng)急數(shù)據(jù)知識圖譜的構(gòu)建步驟，對于突發(fā)事件應(yīng)急處置決策將提供有力的支持。