基于开放数据的领域知识图谱构建及应用

发布时间：2020-04-20 18:27

【摘要】：领域知识图谱中的领域实体和领域实体关系,可以作为领域知识引入众多的应用场景中。通过代码生成相关技术,生成领域应用平台上可以执行的代码,使得开发者能够基于现有领域平台更加快速地完成领域相关服务或应用的开发。领域知识图谱中的领域知识可以应用于领域平台上的代码生成的过程中,但基于领域知识图谱的领域相关代码生成存在一些问题。第一,领域知识图谱的构建,需要更多领域相关的数据源;对于来自于多个数据源的数据,需要进行数据融合以解决数据的异构性。第二,人工构建领域知识图谱的方法非常耗时,并且更新和维护都非常困难。作为构建领域知识图谱的核心工作,需要实现领域实体以及领域实体关系的自动抽取,从而实现领域知识图谱的自动构建。第三,代码生成过程中,需求描述的文本表述方式和平台相关转换关系的不完整性,需要引入领域知识以实现对需求描述中领域术语以及业务逻辑的解析和转换。本论文使用开放数据中的领域相关数据,抽取领域实体和领域实体关系,构建领域知识图谱。基于构建的领域知识图谱,实现领域目标系统代码的生成。本论文的工作主要包括如下的几个方面:(1)提出了一种异构开放数据的融合方法。对不同数据文档中的数据项信息进行融合。选取开放数据中包含领域实体的领域相关文档作为数据源,基于数据项信息和数据文档可信度的关联性,计算数据文档中候选领域实体的可信度评分,实现从领域相关开放数据中抽取领域实体。(2)提出了一种领域知识图谱的构建方法。本论文中使用开放数据中领域相关的数据,通过领域实体抽取和领域实体间关系抽取,实现多个来源领域知识数据的融合。以抽取出的领域实体集合为基础,结合领域相关代码生成过程中引入领域知识的应用,抽取领域实体的属性关系、同义关系以及领域实体间的多元关系,实现应用于领域相关代码生成的领域知识图谱的构建。(3)提出了一种基于领域知识图谱的领域相关代码生成方法。本论文中基于构建的应用于量化交易的领域知识图谱,实现策略描述文本到策略逻辑模型的转换。之后结合平台相关的转换对应关系,转化为目标回测平台的平台相关策略模型。最终使用代码模板和模板引擎实现生成量化交易回测平台可以执行的策略代码。(4)构建了应用于量化交易回测系统的代码生成系统。根据本论文中提出的方法框架,使用财务分析领域相关开放数据,构建了应用于量化交易的知识图谱。以量化交易回测平台的代码生成为背景,阐明了方法的有效性。本论文中使用领域知识图谱作为领域知识引入领域相关代码生成的过程中,消除了用户的需求描述和目标平台代码之间存在的障碍,降低了用户领域相关应用平台的使用门槛。同时通过对业务逻辑更加抽象的描述取代遵循特定平台规则的编码,也可以方便地实现代码在领域不同应用平台间的移植。
【图文】：

分析本论文中提出的基于开放数据的领域相关代码生成方法的应用场景。投资者开发量化交易模型的一般过程如图2-1 所示。投资者从分析师的研究报告或者根据投资分析相关理论，可以得出可能对金融产品价格产生影响的因素。例如对于根据股票一年的总派息额和当前股价计算出的股息率来说，通常认为具有更高股息率的公司的生产经营情况更好，有更高的可能相比同行业的其他公司取得更高的收益率，即具有更高股息率的上市公司有更大的可能取得相比同行业其他上市公司的超额收益。则上市公司股票的股息率就可以作为投资者构建量化交易模型的一个因子，一个直观的量化交易策略即购买股息率高的上市公司的股票。当投资者确定量化交易策略之后，需要对选定的量化交易策略中的诸如调仓频率、参考指标的具体范围等进行限定与量化，从而形成量化交易策略模型。例如对于上述提到的购买股息率高的上市公司的股票这一量化交易策略来说，我们可以限定调仓频率是每年一次、每季度一次乃至每天根据当时公布的分红预案计算出的股息率对持仓的股票进行调整；对于股息率高的定义我们可以将其定义为所有上市公司股息率从高到低排名的前 10%或者前 20%。每季度选择当前股息率最高的前 10%的股票就是通过对调仓频率和参考指标的范围进行限定之后，对于购买股息率高的上市公司的股票的量化交易策略构建的一种量化交易模型。

图 2-2 用户使用量化交易回测平台的流程图Fig.2-2 Flow diagram for users to use quantitative trading backtesting platform但不同平台对于用户编写的量化交易策略的代码有不同的限定，并且不同平台对于不同类型的量化交易策略的支持也不完全。投资者对于开发不同类型的量化交易策略，，可能需要学习多个第三方平台策略代码编写的规则。而对于不具备编程能力的投资者来说，将量化交易策略模型转化为可以在量化交易回测平台上执行的回测代码存在着很大的障碍。在上述提到的投资者利用第三方平台进行量化交易模型开发的应用场景中，本论文的研究是解决投资者量化交易策略到量化交易回测平台上可以执行的回测代码之间的障碍，通过构建的应用于量化交易领域的知识图谱，通过对策略中领域相关术语的识别，以及对策略逻辑的建模，从而实现策略代码的生成。目前在各个应用领域中有很多平台，对该领域的相关数据或者领域相关的一些底层服务进行封装，开发者可以在平台上通过配置或者编写代码调用平台提供的数据或服务，实现该领域具体的业务逻辑提供相应服务给最终用户使用，这些平台的存在简化了开发者领域相关服务的开发过程。但不同的平台提供的功能往
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.1;TP311.52

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本文编号：2634826