[发明专利]一种基于图卷积神经网络的电力业务系统数据对齐方法在审
| 申请号： | 202211606845.6 | 申请日： | 2022-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN115935941A | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 蔡宇翔;蒋鑫;付婷;倪文书;王川丰;杨启帆 | 申请（专利权）人： | 国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司信息通信分公司 |
| 主分类号： | G06F40/189 | 分类号： | G06F40/189;G06F16/36;G06F18/22;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 福州科扬专利事务所(普通合伙) 35001 | 代理人： | 李晓芬 |
| 地址： | 350003 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的电力业务系统数据对齐方法，包括：对设备台账信息数据进行清洗、预处理；根据实体及实体间的关系构建知识图谱，获取知识图谱间预对齐的实体对；将知识图谱输入图自注意力卷积神经网络进行训练，将实体对作为对齐种子，作为图自注意力卷积神经网络的监督信息；通过图自注意力卷积神经网络得到各节点的嵌入向量表示，计算知识图谱间各节点的相似性，将最相似的两个节点作为对齐节点；根据对齐节点对待对齐电力业务系统实体的属性数据进行改写。本发明通过训练好的网络实体对齐模型，关联不同业务系统等价实体，预测多个电力业务系统中指向真实世界中的同一对象的数据的对应情况，保障不同数据源数据的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 电力 业务 系统 数据 对齐 方法 | ||
【主权项】：
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