摘要：针对油田区域数据湖跨业务域数据资源集成时,需要解决数据项之间的同名异义、异名同义问题,提出基于关键字的数据元语义描述方法。利用数据元中的对象词、特性词、表示词、限定词作为关键字,采用关键字集合表达数据元的语义,描述数据模型的语义,提出基于数据元名称编辑距离相似度与关键字项集相似度相结合的数据元语义相似度计算方法,将相关方法应用到油田区域数据湖建设中,给出数据元字典构建方法和基于关键字的数据元语义的数据模型映射方法。结果表明:基于关键字的数据元语义描述方法,不需要领域本体,简单易用,可提高数据映射的效率,适合工程化应用。

摘要：在石油数据资产知识图谱融合过程中存在命名规则差异性大、专业性强和特殊语义问题。提出基于图卷积神经网络的石油数据资产知识图谱(KG)实体对齐方法,给定一组预先对齐的实体种子,采用Graph Convolutional Networks(GCNS)网络学习实体结构和属性信息嵌入统一向量空间,计算空间中实体之间距离;在石油数据资产数据集中对两个KGs进行实体对齐实验。结果表明:基于GCN融合实体关系和属性的嵌入模型优于基于实体关系的TransE实体对齐模型,Hits@1最高为16.96%,比TransE实体对齐模型平均提升6.18%。基于图卷积神经网络的融合实体关系、属性和属性值的实体对齐方法适用于石油数据资产知识管理。

摘要：在经济全球化迅猛发展、数字经济迭代升级趋势之下,为顺应国家、企业安全保护之需求,必须强化对经营信息类商业秘密的保护,以维护企业充分发挥商业创意的价值、抢占市场先机。司法实践中,存在经营信息类商业秘密外沿模糊、侵权认定难度大、刑事调查手段运用不足等问题。鉴于此,需要审视侵犯商业秘密罪“情节严重”的认定标准,构建以“重大损失”数额为主、其他犯罪因素为辅的犯罪评价体系;同时优化刑法保护思路,依法能动履职,畅通侵犯商业秘密犯罪行为认定渠道,着力维护被侵权企业合法权益。