(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210098226.4 (22)申请日 2022.01.26 (71)申请人 深圳壹账通科技 服务有限公司 地址 518000 广东省深圳市前海深港合作 区前湾-路1号A栋201室(入驻深圳市 前海商务秘书 有限公司) (72)发明人 刘赣闽　 (74)专利代理 机构 深圳市隆天联鼎知识产权代 理有限公司 4 4232 专利代理师 孙强 (51)Int.Cl. G06F 9/50(2006.01) G06F 16/36(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 资源分配方法、 装置、 设备及 介质 (57)摘要 本申请涉及互联网技术领域， 具体公开了一 种资源分配方法、 装置、 设备及介质， 所述 资源分 配方法通过 获取待预测路段的交通特征数据； 确 定交通特征数据在预设交通事故知识图谱中所 对应的知识子图； 将知 识子图输入 预先训练的交 通事故预测模 型中进行事故预测处理， 得到事故 预测结果； 根据事故预测结果为待预测路段进行 救援资源配额， 以对可能发生事故的位置提前进 行救援资源分配， 进而保证在发生事故后救援人 员等可以及时到达事故现场， 对交通事故及时进 行救援。 根据事故预测结果获取程序资源需求数 据， 以根据程序资源需求数据进行程序资源配 额， 可以根据事故预测结果对事故预测结果对应 的时间段内的负载情况进行估计， 以自适应调整 程序资源配比。 权利要求书2页 说明书12页 附图4页 CN 114443303 A 2022.05.06 CN 114443303 A 1.一种资源分配方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待预测路段的交通特 征数据； 确定所述交通特 征数据在预设交通事故知识图谱中所对应的知识子图； 将所述知识子图输入预先训练 的交通事故预测模型中进行事故预测处理， 得到事故预 测结果； 其中， 所述交通事故预测模型 是根据所述预设交通事故知识图谱训练得到的； 根据所述事故预测结果为所述待预测路段进行救援资源配额， 以及根据 所述事故预测 结果获取程序资源需求数据， 以根据所述 程序资源需求数据进行程序资源配额。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取待预测路段的交通特征数据之 前， 所述方法还 包括： 根据历史交通事故数据得到预设交通事故知识图谱； 其中， 所述历史交通事故数据包 括多个样本交通事故数据， 所述样本交通事故数据包括事故 实际结果； 根据所述预设交通事故知识图谱的知识图谱节点， 生成所述知识图谱节点的节点特征 向量； 根据所述节点特 征向量生成针对所述样本交通事故数据的事故特 征向量； 根据所述事故特征向量以及所述事故实际结果对初始交通事故预测模型进行训练， 得 到训练完成的交通事故预测模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述事故特征向量以及所述事故 实际结果对初始交通事故预测模型进行训练， 得到训练完成的交通事故预测模型， 包括： 将所述事故特征向量输入所述初始 交通事故预测模型， 得到所述初始 交通事故预测模 型输出的事故预测结果； 根据所述事故预测结果以及所述事故实际结果计算所述初始交通事故预测模型的损 失值； 根据所述损 失值对所述初始交通事故预测模型的参数进行调整， 直至损 失收敛， 得到 所述训练完成的交通事故预测模型。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据历史交通事故数据得到预设交通 事故知识图谱， 包括： 根据所述历史交通事故数据获取每个路段对应的样本交通事故数据， 并根据 所述样本 交通事故数据得到每 个路段对应的交通特 征数据； 对所述每 个路段对应的交通特 征数据进行实体抽取和关系抽取， 得到三元组集 合； 根据所述 三元组集 合得到所述预设交通事故知识图谱。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述交通特征数据在预设交通事 故知识图谱中所对应的知识子图， 包括： 对所述交通特 征数据进行实体识别， 得到实体识别结果； 根据所述实体识别结果， 确定与所述交通特 征数据匹配的目标实体； 根据所述目标实体查询所述预设交通事故知识图谱， 得到所述知识子图。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述事故预测结果为所述待预测 路段进行救援资源配额， 包括： 获取所述事故预测结果对应的事故等级以及事故地 点； 根据所述事故等级获取总救援资源， 以及根据所述事故地点获取所述事故地点预设范权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114443303 A 2围内的可支配救援资源； 根据所述总救援资源以及所述可支配救援资源， 对所述待预测路段进行救援资源配 额。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述事故预测结果获取程序资源 需求数据， 以根据所述 程序资源需求数据进行程序资源配额， 包括： 对所有待预测路段的事故预测结果进行统计， 得到统计结果； 根据所述统计结果计算待分配时间段内各类型业 务请求的请求数量； 根据所述各类型业务请求的请求数量， 获取所述各类型业务请求所对应的程序资源需 求数据； 根据所述各类型业务请求所对应的程序资源需求数据， 调整所述待分配时间段内不同 类型业务请求的程序资源配额。 8.一种资源分配装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 数据获取模块， 用于获取待预测路段的交通特 征数据； 知识子图确定模块， 用于确定所述交通特征数据在预设交通事故知识图谱中所对应的 知识子图； 事故预测模块， 用于将所述知识子图输入预先训练 的交通事故预测模型中进行事故预 测处理， 得到事故预测结果； 其中， 所述交通事故预测模型是根据所述预设交通事故知识图 谱训练得到的； 资源分配模块， 用于根据所述事故预测结果为待预测路段进行救援资源配额， 以及根 据所述事故预测结果 获取程序资源需求数据， 以根据所述程序资源需求数据进行程序资源 配额。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 所述计算机设备包括存 储器和处 理器； 所述存储器， 用于存 储计算机程序； 所述处理器， 用于执行所述的计算机程序并在执行所述的计算机程序时实现如权利要 求1至7中任一项所述的资源分配方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处理器执行时使 所述处理器实现如权利要求 1至7中任一项 所述的资 源分配方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114443303 A 3