张 磊 任敬斌 魏 丽

（国网甘肃信通公司，甘肃 兰州 730050）

0 引言

在市场体制快速改革的大背景下，参与跨行业、跨区域经营活动的企业数目有快速增长趋势，电网行业精确掌握企业生产实况的难度相应增加，很可能使授信工作推进阶段面对诸多阻碍。为了解除以上问题，合理地应用大数据技术，利用官方及相关数据建设模型于关联图谱。与常规图谱相比，关联图谱能真切地勾画出不同主体间形成的关联网络，特别是为带电网数据主体勾画出完整的“自画像”，在三维空间还原实际状况。

1 研究方法

1.1 知识图谱

从本质上分析，知识图谱为一类结构化、语义化的知识库，其以符号为载体阐述客观存在事物的定义、特性及其相关性。实体、相关性及与之相关的属性为只是图谱的基本构成单元，基于关系链条不同实体间形成一张知识网络。

1.2 Spark平台

在Hadoop 以后较为流行的新大数据处理平台——Spark平台，也可以将其看成是一个快捷的测算引擎，当下应用较为广泛。Spark 吸纳了Hadoop 的优势，在设计方面进行完善，和Hadoop 相比，其效率提升了100 倍左右，因此，在有Map Reduce 迭代需求的情景内适用性更强，数据挖掘、机器学习是典型代表。

2 采集数据

首先，剖析建设知识图谱的模式与目标对象，会涉及顶层定义、顶层事件内容，两者在社交、物权、运营等方面存在一定的相关性。其次，把持有的信息转型为对应的实体，存储于图数据库内并建设图节点；提获不同本体间的相关性并细化其所属类别，然后整体存于图数据库内，这是关联边建设的重要基础。……