本發明實施例公開了一種知識圖譜的完善方法及裝置、數據處理方法及裝置，該知識圖譜的完善方法通過服務器接收計算設備發送的用于獲取目標對象的知識圖譜的請求；根據請求在知識圖譜集合中獲取目標對象的組合知識圖譜，目標對象的組合知識圖譜包括目標對象的屬性和目標對象關聯的對象，知識圖譜集合包括至少一個對象的組合知識圖譜，組合知識圖譜是由至少兩個知識圖譜合成的，至少兩個知識圖譜為同一個對象的知識圖譜；向計算設備發送目標對象的組合知識圖譜。由此可知，知識圖譜集合由服務器不斷的、自動的根據多個知識圖譜合成，可以全面的、實時的更新多個對象的組合知識圖譜構成的知識圖譜集合。

技術領域

本發明涉及互聯網技術領域，尤其涉及一種知識圖譜的完善方法及裝置、數據處理方法及裝置。

背景技術

知識圖譜用于描述實體的屬性和實體之間的聯系。隨著計算機科學的發展，人工智能領域的興起，知識圖譜的應用也越發廣泛。傳統的建立人物知識圖譜的方法，即手工構建人物之間的關系，或者直接從網絡平臺，例如，維基百科、百度百科等，爬取人工編輯好的人物關系知識圖譜，難免存在如下問題：首先，人物知識圖譜不全面，一般只有部分公眾人物的信息；其次，人工構建知識圖譜時效性低。因此，如何獲取到全面的、時效性高的人物知識圖譜成為目前亟待解決的問題。

發明內容

本發明實施例提供了一種知識圖譜的完善方法及裝置、數據處理方法及裝置，可以提供一種自動基于社交網絡的知識圖譜完善現有知識圖譜集合的方法，以實現全面的、時效性高的獲取到人物的知識圖譜。

第一方面，本發明實施例提供了一種知識圖譜的完善方法，所述知識圖譜的完善方法包括：

接收計算設備發送的用于獲取目標對象的知識圖譜的請求；

根據所述請求在知識圖譜集合中獲取所述目標對象的組合知識圖譜，所述目標對象的組合知識圖譜包括所述目標對象的屬性和所述目標對象關聯的對象，所述知識圖譜集合包括至少一個對象的組合知識圖譜，所述組合知識圖譜是由至少兩個知識圖譜合成的，所述至少兩個知識圖譜為同一個對象的知識圖譜；

向所述計算設備發送所述目標對象的組合知識圖譜。

作為一種可能的實現方式，所述方法還包括：

在第一數據庫中獲取第一知識圖譜，所述第一數據庫包括N個對象的知識圖譜，N為正整數；

從第二數據庫中獲取至少一個第二知識圖譜，所述第一知識圖譜和所述第二知識圖譜均用于指示第一對象的屬性和所述第一對象關聯的對象，所述第一對象為所述N個對象中任意一個對象；

將所述第一知識圖譜和所述至少一個第二知識圖譜合成為所述第一對象的組合知識圖譜。

作為一種可能的實現方式，所述第二數據庫包括至少一個對象的知識圖譜，所述至少一個對象中每一個對象的姓名與所述第一對象的姓名相同。

作為一種可能的實現方式，所述從第二數據庫中獲取至少一個第二知識圖譜，包括：

在第二數據庫中獲取第二對象的知識圖譜，所述第二數據庫包括M個對象的知識圖譜，M為正整數，所述第二對象為所述M個對象中一個對象；

在根據所述第一知識圖譜和所述第二對象的知識圖譜識別到所述第一對象和所述第二對象為同一對象時，確定所述第二對象的知識圖譜為所述第二知識圖譜。

作為一種可能的實現方式，所述第二對象的知識圖譜包括所述第二對象的屬性，所述方法還包括：

若所述第二對象的屬性與所述第一對象的屬性相同，則確定所述第一對象和所述第二對象為同一對象。

作為一種可能的實現方式，所述方法還包括：

確定所述第一對象分別與所述第二數據庫中每一個對象的相似度，得到相似度集合；