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申请/专利权人：北京数模科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于图神经网络的装备采购关联规则挖掘方法及系统。该方法通过构建装备采购明细表中物品之间的关联关系图，并利用图神经网络模型进行训练和挖掘，实现了对装备采购数据中潜在关联规则的深度挖掘和分析。该系统包括数据预处理模块、图构建模块、图神经网络模型模块、关联规则挖掘模块和结果展示模块。本发明提供的方法和系统能够有效地发现装备采购数据中的关联规则，为装备采购决策提供了新的思路和方法。
主权项：1.一种基于图神经网络的装备采购关联规则挖掘方法，其特征在于：a.包括数据预处理、图构建、图神经网络模型训练、关联规则挖掘和结果展示等步骤；b.数据预处理步骤包括异常值检测、缺失值填充、数据标准化和数据编码；c.图构建步骤将装备采购明细表中的物品构建成关联关系图，节点表示物品，边表示共现关系；d.图神经网络模型训练步骤采用图神经网络模型对关联图进行学习和训练，优化参数以捕捉物品之间的复杂关联；e.关联规则挖掘步骤利用训练好的图神经网络模型学习到的节点嵌入，度量物品之间的相似性，发现频繁共现模式和关联规则；f.结果展示步骤根据挖掘结果进行分析和解释，以图表形式展示关联规则。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京数模科技有限公司 一种基于图神经网络的装备采购关联规则挖掘方法及系统
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