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申请/专利权人：之江实验室

摘要：本说明书公开了一种基于卫星轨道威胁领域知识图谱的事件预测方法，通过构建卫星轨道威胁领域的知识图谱，利用元路径的提取、超边的构建、特征编码、特征聚合等步骤，得到了能够全面准确地描述卫星轨道威胁领域中各实体本身以及各实体之间的复杂关系的目标特征，并以各实体的目标特征训练预测模型，使得预测模型具备准确判断卫星与卫星事件之间的关联的能力，从而提高了卫星事件预测的效率和精度。相比于传统的知识图谱方案，上述方案中预测模型的训练过程中加强对实体关联的理解，有效提高了预测模型针对卫星轨道威胁领域事件预测的准确性和效率，为该领域的决策和应对提供了更可靠的支持。

主权项：1.一种基于卫星轨道威胁领域知识图谱的事件预测方法，其特征在于，包括：获取卫星轨道威胁领域的数据库，以所述数据库中存储的各实体分别为节点，以所述各实体之间的关联关系为边，构建卫星轨道威胁领域的知识图谱；其中，所述实体包括卫星、卫星事件和运行轨道，所述关联关系至少包括事件类别和运行状态；从所述知识图谱中提取各元路径，针对每个元路径，根据该元路径包含的各边链接的各实体，从所述各元路径中，确定与该元路径具有相同起始实体和或相同终点实体的元路径，作为该元路径对应的参考元路径，根据该元路径中包含的各边链接的各实体，以及该元路径对应的参考元路径包含的各边链接的各实体，确定具有相关关系、未通过边相连的多个实体，并根据确定出的多个实体构建超边；通过待训练的预测模型中的特征提取网络，确定各实体分别对应的实体特征；针对每个实体，根据与该实体连接的边所属的元路径包含的各边链接的各实体，以及该实体所属的超边包含的各实体，构建以该实体为根节点的目标树型结构，聚合该实体对应的目标树型结构包含的各实体的实体特征，确定该实体的目标特征；根据所述各实体中任一卫星实体和任一卫星事件实体构成各实体对，至少根据所述各实体对中卫星实体的目标特征和所述各实体对中卫星事件实体的目标特征确定所述各实体对的输入特征，将所述各实体对的输入特征分别输入待训练的预测模型中的预测网络，得到所述各实体对中卫星实体与卫星事件实体之间的预测关联关系，并根据所述知识图谱中所述各实体对中卫星实体与中卫星事件实体之间的关联关系和所述预测关联关系之间的差异，训练所述待训练的预测模型；响应于预测请求，通过训练完成的预测模型，确定待预测卫星和待预测卫星事件之间的预测关联关系。

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