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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明涉及知识图谱数据挖掘技术领域，公开了一种基于图表征学习的实体共性挖掘方法；包括：对矛盾纠纷知识图谱的实体和关系进行提取，得到图结构数据；通过关系图卷积网络和深度神经网络组成的分类模型，对图结构数据中的节点所对应的实体进行分类训练；最后通过钩子技术对训练完成的数据进行处理，在分类模型计算过程中截获中间输出向量，作为知识图谱的实体共性向量；本发明采用了结合了关系图神经网络和深度神经网络的模型，以获取知识图谱实体的共性特征，能够实现对多源头、多元化矛盾纠纷数据的实体进行共性挖掘。
主权项：1.一种基于图表征学习的实体共性挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，对矛盾纠纷知识图谱的实体和关系进行提取，得到图结构数据；矛盾纠纷知识图谱中的实体表示用户，关系表示用户之间的矛盾纠纷关系；步骤二，通过关系图卷积网络和深度神经网络组成的分类模型，对图结构数据中的节点所对应的实体进行分类训练；步骤三，最后通过钩子技术对训练完成的数据进行处理，在分类模型计算过程中截获中间输出向量，作为知识图谱的实体共性向量；所述实体共性向量既能够表现实体共性，体现为：实体共性向量通过感知机即能够实现分类；所述实体共性向量也能保留同类用户的差异，体现为：同一类别下的不同实体的实体共性向量不相同。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 一种基于图表征学习的实体共性挖掘方法
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