摘要
本发明公开了一种基于知识图谱与图神经网络的可持续发展目标预测方法,属于数据科学和人工智能领域。所述方法包括以下步骤:收集与可持续发展目标相关的历史数据;根据所述预处理后的数据建立可持续发展目标的知识图谱;根据所述知识图谱,构建图神经网络模型;对所述图神经网络模型进行训练;使用训练完成的图神经网络模型进行可持续发展目标预测;对可持续发展目标预测结果进行解释与分析。本发明通过构建和利用知识图谱,结合图神经网络的强大建模能力,提升了对可持续发展目标相关指标的预测精度和模型的可解释性。
技术关键词
神经网络模型
图谱
指标
推理方法
数据
专家系统
节点
实体
邻居
组织
社会
精度
关系
参数
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多模态数据融合
数据采集单元
数据处理单元
实体
三元组
更新知识图谱
知识图谱补全方法
邻居
测绘地理信息
地理要素识别
分析方法
地物特征
输入多尺度
测量方法
对象
重叠面积
图像采集器
深度学习模型