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摘要：本发明涉及基于复杂网络以及全业务知识图谱的逐级问题定位技术。其中的方法包括：S100、基于专家知识，构建出制造业产品对应基本状态的知识图谱；S200、从所述制造业产品产线上的传感器以及设备的工作日志记录中采集数据；S300、对所述原始数据进行数据的清洗，构建好基于专家知识的全业务知识图谱框架；S400、所述结构化数据添加到所述知识图谱中结构化信息提取到所述知识图谱中；S500、构建复杂网络，在每一次优化过程中将节点划分至其邻居所在的社区之中，直至无法通过移动节点所属的社区来提升模块度为止；S600、确定节点故障的根本原因，并且进行相应的修复措施。其中的装置包括存储器和处理器，该处理器在执行储存在存储器的指令时实施所述方法。

主权项：1.一种基于复杂网络以及全业务知识图谱的逐级问题定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100、基于专家确定的制造业产品的各个关键部件之间的互相作用和依赖关系，构建出制造业产品对应基本状态的知识图谱，专家识别出各个关键部件，并确定所述关键部件之间的互相作用和依赖关系；S200、从所述制造业产品产线上的传感器以及设备的工作日志记录中采集数据，获得所述制造业产品不同生产阶段的原始数据；S300、对所述原始数据进行数据的清洗，去除不同生产阶段的传感器的重复数据，得到清洗后的统一格式数据，加入用于数据缺失值补全的第一模型及用于异常数据勘误的第二模型，清洗后的统一格式数据输入训练好的第一模型及第二模型，得到预处理好的数据；S400、所述预处理好的数据分类为结构化数据以及非结构化数据，所述结构化数据添加到所述知识图谱中，所述非结构化数据通过实体识别，获得结构化信息，把所述结构化信息提取到所述知识图谱中；S500、从所述知识图谱中提取出来全部的故障数据，所述故障数据包括故障的种类、故障发生位置、故障发生时间、故障的描述及故障相关的生产信息，构建复杂网络，将所述故障数据分别作为独立的初始节点，每个所述节点为独立的社区，对于复杂网络中的每一个节点，在每一次优化过程中将节点划分至其邻居所在的社区之中，直至无法通过移动节点所属的社区来提升模块度为止；S600、若未知故障发生时，识别有明显特征的故障发生的节点，以该节点为基础，结合社区的结构以及节点特征，锁定关联性排名较高的节点，并且对于无法判断故障与否的节点进行小规模的停工排查；若在排查中发现新的故障节点，重新分析故障节点与其他节点的联系，并进行进一步排查；通过迭代分析，逐步缩小故障源头范围，最终确定节点故障的根本原因，并且进行相应的修复措施。

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