摘要
本发明公开了基于图神经网络的科技协作数据融合方法及系统,涉及数据处理相关技术领域,所述方法包括:根据图神经网络进行实体特征梳理,构建协作实体图网络;对多个参与者进行研发数据录入,获得多个录入数据块;进行节点级融合引导特征解析,建立节点级融合引导向量;建立边级融合引导向量;进行图级融合引导特征解析,建立图级融合引导向量;对多个录入数据块进行数据融合,获得协作数据融合结果。解决了现有技术中存在的科技协作数据异构性强、难以挖掘数据间复杂关系,导致数据真实性与完整性较差、数据融合质量和科技协作效率低下的技术问题,达到了高效融合多源异构数据,增强数据可信度,提升科技协作效率的技术效果。
技术关键词
数据融合方法
协作关系
节点
科技
实体
互补特征
耦合特征
网络
数据融合系统
学习器
机制
错误特征
融合多源
多模态
动态
模块
异构
跨模态
系统为您推荐了相关专利信息
询问特征
皮尔逊相关系数
兴趣
疾病特征
意图识别
故障检测方法
多元时间序列数据
无监督
多层感知器
特征提取网络
智能识别方法
协作式
识别控制器
节点状态信息
检测网络模型
保险产品推荐方法
产品特征标签
识别用户信息
协同过滤推荐模型
深度学习模型