摘要
本申请提供一种关于电力设备的知识图谱邻域关系补全方法,包括:S1:收集电力设备的相关数据,在对数据进行清洗和预处理后,提取出电力设备的实体、属性和关系信息并形成三元组结构的数据集;S2:根据电力设备的实体、属性和关系信息基于三元组结构进行知识图谱节点和边的构建,得到初始知识图谱;S3:基于图神经网络建立邻域关系补全模型,采用数据集对模型进行训练,并通过损失函数对模型进行调优和参数调整;S4:对初始知识图谱中缺失的位置进行识别,使用训练好的模型根据已有的设备实体和关系预测电力设备之间空缺位置的三元组数据,并将其添加到知识图谱中进行补全。
技术关键词
补全方法
图谱
邻域
三元组
关系
预测电力设备
数据
关键词匹配方法
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