一种基于动态图神经网络的电力前瞻性技术主题预测方法

本发明提供了一种基于动态图神经网络的电力前瞻性技术主题预测方法。该方法通过获取电力技术相关的多源数据，利用自然语言处理技术提取技术主题及其对应的词向量表示。通过聚类算法对技术主题进行分类，构建多个时间节点下的电力技术主题图。每个电力技术主题图的节点表示电力技术主题。基于这些电力技术主题图，采用动态图神经网络对节点及其连接关系进行结构建模，并结合长短期记忆网络对节点特征随时间演化的动态信息进行时序建模，获得各节点的预测特征表示。根据节点特征计算潜力得分，并识别出具有高前瞻性潜力的电力技术主题。该方法能够有效识别电力领域具有高前瞻性和潜力的技术主题，为电力行业的科技创新和产业升级提供有力支持。