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申请/专利权人：浪潮云洲工业互联网有限公司
摘要：本申请公开了一种基于知识图谱的标识解析推荐方法、设备及存储介质，属于知识图谱的技术领域。方法包括：基于预设的业务需求获取标识数据、属性数据及标识数据之间的关联关系；基于关联关系抽取标识数据，并基于关联关系构建知识图谱；基于设备之间的运行关系获取二元数据集；基于特征向量处理知识图谱，以构建三元数据集；整合二元数据集和三元数据集，以构建模型数据集；其中模型数据集包括训练集、验证集和测试集；构建初始图卷积神经网络；基于模型数据集训练初始图卷积神经网络，以获取解析图卷积神经网络；基于图卷积神经网络处理已知设备，以预测关联设备。本申请通过上述方法实现根据已知设备智能推荐相关设备的效果。
主权项：1.一种基于知识图谱的标识解析推荐方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设的业务需求获取标识数据、属性数据及标识数据之间的关联关系；其中，所述属性数据与标识数据一一对应；清洗并整理所述标识数据，并基于所述关联关系处理所述标识数据，以构建知识图谱；基于设备之间的运行关系获取二元数据集；基于特征向量处理所述知识图谱，以构建三元数据集；整合并划分所述二元数据集和三元数据集，以构建模型数据集；其中所述模型数据集包括训练集、验证集和测试集；构建初始图卷积神经网络；基于所述模型数据集训练所述初始图卷积神经网络，以获取解析图卷积神经网络；基于所述图卷积神经网络处理已知设备，以预测关联设备；清洗并整理所述标识数据，并基于所述关联关系处理所述标识数据，以构建知识图谱，具体包括：基于预设的标准清洗所述标识数据，以获取预处理数据；在预处理数据中抽取所述标识数据和所述关联关系；确定任一所述标识数据，定义为第一标识数据；基于所述关联关系确定与所述第一标识数据关联的标识数据，定义为第二标识数据；整合所述第一标识数据、关联关系和第二标识数据，以确定三元组；整合多个所述三元组，以构建知识图谱；基于特征向量处理所述知识图谱，以构建三元数据集，具体包括：定义特征向量至所述标识数据；其中，所述特征向量为基本属性特征和基于上下文的特征；基于所述知识图谱的拓扑结构构建邻接矩阵，以构建三元数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮云洲工业互联网有限公司 一种基于知识图谱的标识解析推荐方法、设备及存储介质
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