申请/专利权人：清华大学;中南大学;国网宁夏电力有限公司信息通信公司

申请日：2023-08-11

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117933402A

主分类号：G06N5/045

分类号：G06N5/045;G06N5/025;G06N5/02;G06N3/042;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/092;G06F16/36;G06Q10/20;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了基于GNN的电网知识图谱多跳推理方法与系统。该方法包括：获取用于电网运维的知识图谱，将知识图谱中已有的三元组作为训练集；基于训练集中各三元组的源实体和查询关系进行路径搜索；路径搜索包括：确定当前实体，根据当前实体的状态，通过策略网络确定下一实体；当前实体的状态由当前实体、查询关系、源实体到当前实体的历史路径信息、当前实体的基于GNN的多跳邻域聚合信息来表征；根据各三元组的路径搜索结果对策略网络进行训练；用训练的策略网络对查询三元组进行知识推理，得到新三元组并添加到当前知识图谱中。本发明能够有效、准确实现电网知识图谱补全，无需路径的预训练，且使用GNN对多跳邻居进行聚合，减轻了噪声的影响。

主权项：1.一种基于GNN的电网知识图谱多跳推理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取用于电网运维的知识图谱，将所述知识图谱中已有的三元组作为训练集；其中，所述三元组包括源实体、查询关系和目标实体；步骤2，基于所述训练集中各三元组的所述源实体和所述查询关系进行路径搜索；所述路径搜索包括：根据路径搜索过程中经过的当前实体的状态，通过策略网络确定下一实体；所述当前实体的状态由当前实体、所述查询关系、所述源实体到当前实体的历史路径信息、当前实体的基于GNN的多跳邻域聚合信息来表征；步骤3，根据各三元组的路径搜索结果和对应目标实体之间的差异，对所述策略网络进行训练；步骤4，用训练的策略网络对包含未知目标实体的查询三元组进行知识推理，得到新三元组并添加到当前知识图谱中。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学;中南大学;国网宁夏电力有限公司信息通信公司 基于GNN的电网知识图谱多跳推理方法与系统

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