本申请涉及知识图谱赋权领域，尤其涉及一种电子设备及基于知识图谱的赋权方法。
背景技术：
1、知识图谱是一个用符号的方式描述知识中各个实体与实体之间关系的结构化的语义知识库，其核心结构由数据层和模式层两个部分组成，两个层级将知识库中的“实体”、“关系”、“键”等单位关联成一个实体关系网络，从而构建起庞大的网状知识结构，形成知识图谱。知识图谱的构建始于原始数据的信息挖掘与提取，运用各类nlp等领域的技术方法、从原始数据中提炼有价值的知识实体、再将其保存进知识库的数据层和模式层，这些步骤的不断重复与迭代会将原始数据不断加工与精炼，最终形成完整知识体系。
2、随着人工智能的应用以及大数据概念的普及，各种类型的知识库数据体量也飞速膨胀，其速度大大超过了人们从中提取实体信息的速度，导致大量资源的浪费。人们通常提取实体信息使用搜索引擎为代表的信息检索技术。信息检索技术可以根据用户提供的关键字信息、在过载数据中检索与其相关的内容、计算对应的权重值，再排序后呈现给用户，但当用户无法准确提供关键字信息时，该技术的可适用性就会立即下降，用户无法确切的知道实体信息之间的关系。
3、在上述场景中，知识图谱虽然可以解决对实体信息的提取过程，但是仍无法实现对实体信息进行赋权，因此，在没有明确关键词信息的情况下，用户便无法从实体信息中准确获取关键信息。
技术实现思路
1、本申请一些实施例提供了一种基于知识图谱的赋权方法，以解决在没有明确关键词信息的情况下，用户无法获取实体信息之间的关系，并且无法从实体信息中准确获取关键信息的问题。
2、第一方面，本申请一些实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括数据输入接口和控制器，其中，所述数据输入接口被配置为接收用户输入的实体信息；所述控制器被配置为：
3、响应于用户输入的赋权指令，调取用于构建知识图谱的构建程序；
4、执行所述构建程序，将所述实体信息转化为实体节点以及实体边；其中，任意两个所述实体节点之间通过所述实体边连接；
5、通过创建方向函数，规定所述实体边的方向，以构建知识图谱；
6、读取所述知识图谱中实体节点之间的特征数量；
7、根据所述特征数量，对所述实体边执行赋权操作，得到权重类别。
8、在本申请的一些实施例中，执行读取所述知识图谱中实体节点之间的特征数量，所述控制器被配置为：
9、计算所述实体节点之间的相似度；
10、如果所述相似度的数值大于所述相似度阈值，将所述实体节点归入同一特征类别；
11、读取不同特征类别中的特征数量。
12、在本申请的一些实施例中，评估所述实体节点之间的相似度，所述控制器还被配置为：
13、获取所述实体节点之间的交互数据；所述交互数据包括交互次数以及交互属性；
14、根据所述交互次数以及交互属性计算实体节点之间的信任度；
15、基于所述信任度，重新计算所述相似度。
16、在本申请的一些实施例中，根据所述特征数量，对所述实体边执行赋权操作，所述控制器还被配置为：
17、设置所述实体节点的节点权重参数值以及设置所述实体边的边权重参数值；
18、如果所述节点权重参数值和所述边权重参数值不符合赋权条件，则更换所述实体信息，以及将更换后的实体信息转化为实体节点以及实体边。
19、在本申请的一些实施例中，所述控制器还被配置为：
20、根据所述节点权重参数值对所述实体节点进行风险检测，得到风险节点；
21、根据所述风险节点构建风险信息库；
22、使用与所述风险节点属性相同的风险事件对所述风险信息库进行风险验证，得到风险验证结果。
23、在本申请的一些实施例中，根据所述节点权重参数值对所述实体节点进行风险检测，所述控制器还被配置为：
24、获取所述实体节点的历史数据；
25、根据所述历史数据计算所述实体节点的风险等级；
26、如果所述风险等级大于阈值等级，则将所述实体节点标记为风险节点。
27、在本申请的一些实施例中，所述控制器还被配置为：
28、根据所述实体节点建立节点数据库；
29、根据以下公式计算所述节点权重参数值：
30、
31、其中，carrieri表示第i个实体节点，l(carrieri)表示第i个实体节点与其他实体节点发生交互的次数，n表示实体节点总数；
32、根据所述节点权重参数值对所述节点数据库中的实体节点进行排序。
33、在本申请的一些实施例中，根据所述节点权重参数值对所述节点数据库中的实体节点进行排序,所述控制器还被配置为：
34、根据所述节点权重参数值赋予所述实体节点对应的重要级；
35、将所述实体节点按照所述重要级由高到低的顺序降序排序。
36、在本申请的一些实施例中，所述控制器还被配置为：
37、根据排序后的所述节点数据库，对所述实体边重新规定方向；
38、根据所述排序后的实体节点以及重新规定方向后的实体边，对所述电子设备的软件资源以及硬件资源进行调配。
39、第二方面，本申请的部分实施例提供了一种基于知识图谱的赋权方法，应用于电子设备，所述电子设备包括数据输入接口和控制器，其中，所述数据输入接口被配置为接收用户输入的实体信息；
40、所述方法包括：
41、响应于用户输入的赋权指令，调取用于构建知识图谱的构建程序；
42、执行所述构建程序，将所述实体信息转化为实体节点以及实体边；其中，任意两个所述实体节点之间通过所述实体边连接；
43、通过创建方向函数，规定所述实体边的方向，以构建知识图谱；
44、读取所述知识图谱中实体节点之间的特征数量；
45、根据所述特征数量，对所述实体边执行赋权操作，得到权重类别。
46、由以上方案可知，本申请提供的基于知识图谱的赋权方法通过响应用户输入的赋权指令，调取用于构建知识图谱的构建程序，将用户输入的实体信息转化为实体节点以及实体边，其中，任意两个实体节点之间通过实体边连接，通过构建程序中的创建方向函数，规定实体边的方向，完成构建知识图谱。读取知识图谱中实体节点之间的特征数量，并根据特征数量，对实体边进行赋权操作，得到权重类别。本申请通过对实体信息的关键信息进行提取，并构建知识图谱，将实体信息中的关键信息以实体节点和实体边的方式建立联系，再基于实体节点与实体边之间的特征数量进行赋权，提高获取实体信息中关键信息的权重类别，快速获取大段信息中的关键信息，提高用户的体验感。
1.一种电子设备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，执行读取所述知识图谱中实体节点之间的特征数量，所述控制器被配置为：
3.根据权利要求2所述的电子设备，其特征在于，评估所述实体节点之间的相似度，所述控制器还被配置为：
4.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，根据所述特征数量，对所述实体边执行赋权操作，所述控制器还被配置为：
5.根据权利要求4所述的电子设备，其特征在于，所述控制器还被配置为：
6.根据权利要求5所述的电子设备，其特征在于，根据所述节点权重参数值对所述实体节点进行风险检测，所述控制器还被配置为：
7.根据权利要求4所述的电子设备，其特征在于，所述控制器还被配置为：
8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，根据所述节点权重参数值对所述节点数据库中的实体节点进行排序,所述控制器还被配置为：
9.根据权利要求8所述的电子设备，其特征在于，所述控制器还被配置为：
10.一种基于知识图谱的赋权方法，应用于电子设备，所述电子设备包括数据输入接口和控制器，其中，所述数据输入接口被配置为接收用户输入的实体信息；其特征在于，所述方法包括：
