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申请/专利权人：贵州电网有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的能源行业知识图谱优化与更新方法，涉及电力系统技术领域，包括，获取与能源行业知识相关的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据以及实时数据；对获取的数据进行数据清洗、标准化以及数据标注，得到数据集；采用深度学习模型对数据集进行实体识别和关系抽取，将实体和关系表示为三元组，生成知识图谱，并采用图数据库存储和管理所述知识图谱。本发明通过整合能源行业相关的数据到一个统一的数据集中，充分利用各种类型的数据，提高数据的全面性和准确性。
主权项：1.一种基于机器学习的能源行业知识图谱优化与更新方法，其特征在于，包括：获取与能源行业知识相关的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据以及实时数据；对获取的数据进行数据清洗、标准化以及数据标注，得到数据集；采用深度学习模型对数据集进行实体识别和关系抽取，将实体和关系表示为三元组，生成知识图谱，并采用图数据库存储和管理所述知识图谱；采用图嵌入方法将知识图谱中的节点和边嵌入到低维空间向量，生成节点和边的向量表示，再利用节点向量计算节点之间的相似性，生成相似矩阵和高相似节点对；对节点进行聚类，生成节点簇和簇中心；基于相似性计算结果和聚类分析结果，消除冗余和错误关系，发现并添加新的有用关系，得到优化后的知识图谱；采用基于图注意力机制的图卷积网络聚合优化后的知识图谱中的节点和其邻居的信息，优化节点特征和关系表示，得到最终的能源行业知识图谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州电网有限责任公司 一种基于机器学习的能源行业知识图谱优化与更新方法
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