[发明专利]一种基于图卷积神经网络的产业图谱融合方法有效
| 申请号： | 201911394386.8 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111159426B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 熊盛武;陈小英;陈伟;王盛;谢泽丰 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N3/0464;G06N3/0499;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的产业图谱融合方法，基于构建的若干产业子图谱，通过构建图谱的局部实体子图，利用图谱中的属性三元组的属性嵌入将实体的结构嵌入转换到相同的向量空间当中，形成实体嵌入向量，将实体对齐问题转换为图匹配的问题，进一步利用图注意力的方法，形成局部匹配向量，在通过GCN使局部匹配信息在图中传播，形成图级的匹配向量，最终通过一个双层的前馈神经网络得到图谱中实体对齐。本发明通过属性嵌入将实体的结构嵌入转换到相同向量空间中，缓解了预对齐实体不足的问题，进一步利用图注意力将图谱中实体对齐问题转化为图匹配问题。为优化产业结构，优化区域结构，提升产业核心竞争力，提供了智力支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 产业 图谱 融合 方法 | ||
【主权项】：
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