基于知识图谱和表示学习的滑坡空间预测方法

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基于知识图谱和表示学习的滑坡空间预测方法
申请号:CN202411526937
申请日期:2024-10-30
公开号:CN119398148A
公开日期:2025-02-07
类型:发明专利
摘要
本发明提出基于知识图谱和表示学习的滑坡空间预测方法,具体包括以下步骤:S1、构建顾及机理知识和时空特征的滑坡易发性知识图谱;设计知识图谱本体模式,完成顾及时空特征和机理知识的滑坡灾害领域知识建模,在此基础上从多源数据中抽取实体,构建关系,实现知识图谱数据层的构建;S2、通过基于ComplEx模型的图谱语义特征学习,基于滑坡易发性知识图谱的有向加权图构造,基于Louvain算法的等量正负滑坡采样以及基于GraphSAGE模型的图谱结构特征学习,实现基于知识图谱和表示学习的滑坡空间预测。本发明可以实现复杂异质环境下、较少滑坡样本约束下的多样化特征归纳学习,并通过节点分类任务预测滑坡空间分布概率。
技术关键词
空间预测方法 Louvain算法 滑坡灾害 知识图谱数据 植被 实体 邻域特征 三元组 邻居 模式 节点特征 语义特征 覆盖率 高分卫星影像 空间拓扑关系 样本
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