摘要
本发明公开了一种风险知识图谱链接预测方法及系统,属于风险识别与预测领域,包括步骤:采用图嵌入算法对知识图谱节点进行向量化表示,实现节点信息的低维空间映射;再利用文本构造机制融合文本信息和图的结构信息,将结构化数据转化为包含文本描述的新型三元组;在获得新型三元组数据后,通过采样机制生成正样本集和负样本集,这两组样本共同作为输入数据;通过编码器处理输入数据后输出对应的向量表示,并采用对比学习框架中的损失函数进行参数优化。本发明可以更全面地利用图谱中的可用信息,提升了风险知识图谱链接预测的准确性和实用性。
技术关键词
知识图谱链接预测
三元组
样本
节点
文本
编码器
风险
机制
采样方法
数据
实体
代表
算法
框架
参数
邻居
模块
序列
系统为您推荐了相关专利信息
自动分类方法
深度学习分类模型
深度学习模型
计算机程序指令
生成校正数据
资源优化方法
时延
模拟退火方法
通信资源分配
链路
预警方法
风险
神经网络模型
节点
多头注意力机制