[发明专利]一种基于动态知识表示学习的案件推理方法有效
| 申请号： | 201911097694.4 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN110956254B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 李永强;陈宇;冯远静;陆超伦;阮嘉烽;陈浩;周宇;陈成;任聪 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于动态知识表示学习的案件推理方法，包括以下步骤：1)获取已破获案件的所有有关数据，划分为人员、案(事)件、物品、地点、机构五大类实体，并提取对应关系；2)将所提取出的事件以时间、实体、关系的形式存储为四元组的格式，并存入图数据库；3)基于梯度下降算法对高斯过程回归的超参数进行优化；4)使用的是一种循环神经网络模型，对四元组数据进行循环事件推理；5)使用图数据库进行一度、二度的关系查找，基于查找后的结果进行链接预测；6)对预测结果进行评价和排序。本发明以动态知识表示学习算法对四元组进行实体、关系嵌入，在已构建的知识图谱基础上进行训练和学习，推理出可能的犯罪嫌疑人，简化警务工作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 动态 知识 表示 学习 案件 推理 方法 | ||
【主权项】：
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