语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法与流程

1.本发明涉及大数据应用技术、用户画像构建领域，更为具体地讲，涉及一种语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法。


背景技术：

2.用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，其目标是通过分析用户数据，在多维度上建立描述用户特性的标签，从而利用标签属性对用户多方面的特征进行描述，进而挖掘用户的需求。用户画像目前已在多个领域进行了应用，尤其是电商领域，平台可将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。
3.但在语义信息交换领域，用户画像技术尚未得到较好的应用。尤其是，在信息分发方向。随着现代技术的发展，有无人装备搭载的载荷呈现多样化，功能越来越强大，使得获取信息的种类和格式也在不断增加，在语义信息交换网络场景下，有无人对象对信息的需求各异且需求量大，指挥人员难以明确各有无人对象的需求，使得各对象难以得到自己需求的信息。传统信息分发系统只能根据各有无人对象的定制、订阅行为进行分发。信息分发系统就处于机械化分发，不能根据当前态势以及对象的变化情况，将信息推送至有无人对象。从而使得有无人对象得到实时、准确信息的能力下降。这种情况下，以理解对象所处环境、承担角色、执行任务等为基础，构建语义信息交换网络下有无人对象实时画像，明确有无人对象最急需的信息保障需求，按需进行信息加工形成，提高信息交换实时性和准确性成为亟需解决的问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的是面向语义信息交换网络下信息智能推送的需求，提出了一种语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法，该方法可从多个维度对有无人对象进行描述，生成的画像能完整的体现对象对态势、消息等信息的需求和偏好，可根据现场情况进行实时更新，从而辅助消息分发系统提供给有无人对象更具有针对性的消息内容，提高消息分发的实时性和精准度。
5.为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法，包括以下步骤：（1）获取有无人对象相关数据，所述有无人对象相关数据包括有无人对象自身属性数据、有无人对象接收的消息内容、有无人对象发送的消息内容、有无人对象行为数据以及任务相关历史数据；（2）基于有无人对象相关数据，借助命名实体识别、事件抽取和数据挖掘技术并结合专家知识构建任务画像群；（3）设计有无人对象画像模型，包括时空画像和任务画像，并依据有无人对象相关数据，构建对象初始画像；
（4）任务开始后，根据当前时间及有无人对象所在位置实时更新对象初始画像中的时空画像部分；通过解析有无人对象实时接收或发送的消息内容，将解析结果与任务画像群中任务相匹配来更新对象初始画像中的任务画像部分。
6.进一步的，步骤（2）中所构建的任务画像群中至少包含进攻、防御、保障、协同和干扰任务。
7.进一步的，步骤（3）中，时空画像包含高频变化的时间和空间属性，即有无人对象当时所处的地理位置及当前时刻时间；任务画像包含相对固化的实现任务所需关注的内容。
8.进一步的，步骤（4）中将解析结果与任务画像群中任务相匹配来更新对象初始画像中的任务画像部分，具体包括以下过程：将解析结果与任务画像群中各个任务计算相似度，选取相似度最大的任务画像来更新对象初始画像中的任务画像部分。
9.进一步的，步骤（4）中通过解析有无人对象实时接收或发送的消息内容，将解析结果与任务画像群中任务相匹配来更新对象初始画像中的任务画像部分，具体包括以下步骤：从有无人对象实时接收或发送的消息中解析出任务名称相关的关键信息；判断解析出的任务与对象初始画像中任务是否完全相同，若完全相同则任务画像部分不更新；若不同，则使用解析出的任务名称相关的关键信息与任务画像群中各个任务进行语义相似度计算，选取相似度最大的任务画像内容，添加到对象初始画像中，完成对象初始画像中任务画像部分的更新。
10.进一步的，任务画像部分更新时，若任务画像部分同时存在多个任务，则任务之间互相独立，任务画像部分的生命周期由任务执行状态来决定，当任务执行状态变为“完成”时，对应的任务画像生命周期完成。
11.从以上技术方案可以看出，本发明具有如下优点：本发明提供的技术方案中，通过分析语义信息交换网络下有无人对象自身属性数据、有无人对象接收和发送的消息内容、有无人对象行为数据构建了语义信息交换网络下有无人对象实时画像，将画像构建技术应用到了有语义信息交换网络场景下；从所属数据中提取多维度目标特征，构建的画像体系包括时空属性、执行任务相关需求等多维度内容；本发明提出的方案可根据语义信息交换网络场景下有无人对象执行任务中变化的态势情况来实时更新对象画像内容，以提高语义信息交换网络中消息分发的精准度和实时性。
附图说明
12.图1是本发明的整体流程框架设计图。
13.图2是本发明中任务画像更新规则流程图。
具体实施方式
14.下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
15.图1是本发明语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法一种具体实施下的原理流程框架图。
16.本实施例中，如图1所示语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法，具体包括以下步骤：（1）获取有无人对象相关数据，所述相关数据包括有无人对象自身属性数据、有无人对象接收的消息内容、有无人对象发送的消息内容、有无人对象行为数据以及任务相关历史数据；（2）基于有无人对象相关数据，借助命名实体识别、事件抽取和数据挖掘技术并结合专家知识构建任务画像群；所构建的任务画像群中至少包含进攻、防御、保障、协同和干扰任务。
17.（3）设计有无人对象画像模型，包括时空画像和任务画像，并依据有无人对象相关数据，构建对象初始画像；其中时空画像包含高频变化的时间和空间属性，即有无人对象当时所处的地理位置及当前时刻时间；任务画像包含相对固化的实现任务所需关注的内容。
18.（4）任务开始后，根据当前时间及有无人对象所在位置实时更新对象初始画像中的时空画像部分；通过解析有无人对象实时接收或发送的消息内容，将解析结果与任务画像群中任务相匹配来更新对象初始画像中的任务画像部分。
19.如图2所示，任务画像部分更新具体包括以下过程：从有无人对象实时接收或发送的消息中解析出任务名称相关的关键信息；判断解析出的任务与对象初始画像中任务是否完全相同，若完全相同则任务画像部分不更新；若不同，则使用解析出的任务名称相关的关键信息与任务画像群中各个任务进行语义相似度计算，选取相似度最大的任务画像内容，添加到对象初始画像中，完成对象初始画像中任务画像部分的更新。
20.进一步的需说明的是，任务画像部分更新时，若任务画像部分同时存在多个任务，则任务之间互相独立，任务画像部分的生命周期由任务执行状态来决定，当任务执行状态变为“完成”时，对应的任务画像生命周期完成，将会自动消失。
21.尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

技术特征：
1.一种语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取有无人对象相关数据，所述相关数据包括有无人对象自身属性数据、有无人对象接收的消息内容、有无人对象发送的消息内容、有无人对象行为数据以及任务相关历史数据；（2）基于有无人对象相关数据，借助命名实体识别、事件抽取和数据挖掘技术并结合专家知识构建任务画像群；（3）设计有无人对象画像模型，包括时空画像和任务画像，并依据有无人对象相关数据，构建有无人对象初始画像；（4）任务开始后，根据当前时间及有无人对象所在位置实时更新有无人对象初始画像中的时空画像部分；通过解析有无人对象实时接收或发送的消息内容，将解析结果与任务画像群中任务相匹配来更新有无人对象初始画像中的任务画像部分。2.根据权利要求1所述的语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法，其特征在于，步骤（2）中所构建的任务画像群中至少包含进攻、防御、保障、协同和干扰任务。3.根据权利要求1所述的语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法，其特征在于，步骤（3）中，时空画像包含高频变化的时间和空间属性，即有无人对象当时所处的地理位置及当前时刻时间；任务画像包含相对固化的实现任务所需关注的内容。4.根据权利要求1所述的语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法，其特征在于，步骤（4）中将解析结果与任务画像群中任务相匹配来更新有无人对象初始画像中的任务画像部分，具体包括以下过程：将解析结果与任务画像群中各个任务计算相似度，选取相似度最大的任务画像来更新有无人对象初始画像中的任务画像部分。5.根据权利要求4所述的语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法，其特征在于，步骤（4）中通过解析有无人对象实时接收或发送的消息内容，将解析结果与任务画像群中任务相匹配来更新有无人对象初始画像中的任务画像部分，具体包括以下过程：从有无人对象实时接收或发送的消息中解析出任务名称相关的关键信息；判断解析出的任务与对象初始画像中任务是否完全相同，若完全相同则任务画像部分不更新；若不同，则使用解析出的任务名称相关的关键信息与任务画像群中各个任务进行语义相似度计算，选取相似度最大的任务画像内容，添加到对象初始画像中，完成对象初始画像中任务画像部分的更新。6.根据权利要求5所述的语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法，其特征在于，任务画像部分更新时，若任务画像部分同时存在多个任务，则任务之间互相独立，任务画像部分的生命周期由任务执行状态来决定，当任务执行状态变为“完成”时，对应的任务画像生命周期完成。

技术总结
本发明公开了一种语义信息交换网络下有无人对象实时画像生成方法，涉及大数据应用技术、用户画像构建领域；本发明的对象画像由高频变化的时空画像以及相对固化的任务画像组成。通过获取有无人相关数据，借助实体识别、数据挖掘等技术构建任务画像群；当有无人对象执行任务时，时空画像部分依据有无人对象当前时空状态实时更新画像内容，实时分析有无人对象接收及发送的信息获取任务的关键信息，据此信息从任务画像群中匹配任务的画像来更新任务画像部分。该方法可生成多个维度的对象画像，并可根据任务执行现场中变化的态势情况来实时更新对象画像内容，满足执行任务现场情况复杂多变的性质需求，可辅助语义信息交换网络中消息的实时精准分发。消息的实时精准分发。消息的实时精准分发。


技术研发人员：耿虎军 高晓倩 楚博策 王梅瑞 韩长兴 张文宝 高峰 陈勇
受保护的技术使用者：中国电子科技集团公司第五十四研究所
技术研发日：2022.02.08
技术公布日：2022/3/8