摘要
本发明涉及物流配送数据融合技术领域,尤其涉及一种基于物流配送知识图谱的数据融合方法及系统。所述方法包括以下步骤:提取原始数据并进行独立表征学习和统一表示处理;提取统一表示的上下文信息并进行动态感知嵌入,得到语义增强特征;基于语义增强特征融入时空与依赖特征以及物理特性特征,利用图神经网络进行消息传递和关系推断,最终确定多模式关系集;基于语义增强特征进行全局实体聚类和局部特征精细化匹配,并结合多模式关系集进行分层实体对齐,得到对齐实体集;根据对齐实体集构建实体填充图谱,并补充多维度关系属性,最终生成物流配送知识图谱。本发明通过物流配送数据融合技术,实现了更全面、更智能的物流配送知识图谱。
技术关键词
数据融合方法
图谱
实体
动态上下文
关系
语义
力学分析模型
车辆历史轨迹
多模式特征
依赖特征
数据融合系统
数据融合技术
聚类
运输工具
车辆状态信息
货架结构
物流
系统为您推荐了相关专利信息
电池寿命模型
电池寿命预测方法
电池组
待测电池
数据
光刻图形
光刻工艺
拓扑特征
深度学习方法
卷积网络模型