[发明专利]基于图网络的数据处理系统在审
申请号: | 202010647976.3 | 申请日: | 2020-07-07 |
公开(公告)号: | CN111563191A | 公开(公告)日: | 2020-08-21 |
发明(设计)人: | 张学锋;刘世林;康青杨;韩远;吴桐;曾途 | 申请(专利权)人: | 成都数联铭品科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/951 | 分类号: | G06F16/951;G06F16/901;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市领专知识产权代理有限公司 11590 | 代理人: | 林辉轮;张玲 |
地址: | 610015 四川省成都市自由贸易试*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 网络 数据处理系统 | ||
1.一种基于图网络的数据处理系统,其特征在于,所述基于图网络的数据处理系统包括:
数据收集装置,利用爬虫技术从公开网页中爬取各个个体的基本信息,并存储于数据库;
图网络构建装置,从所述数据库中抽取信息,并以一个个体为一个节点构建图网络,连接具有关联关系的节点,个体的基本信息作为节点的若干个属性,并将所述若干个属性编码为一个向量,作为节点的表征向量。
2.根据权利要求1所述的基于图网络的数据处理系统,其特征在于,所述图网络构建装置在构建图网络时,针对于每个节点,将所述若干个属性中的每一个属性编码为向量,得到若干个属性向量,再聚合所述若干个属性向量,得到该节点的表征向量。
3.根据权利要求2所述的基于图网络的数据处理系统,其特征在于,所述图网络构建装置通过等权叠加方式聚合所述若干个属性向量,得到节点的表征向量。
4.根据权利要求2所述的基于图网络的数据处理系统,其特征在于,所述图网络构建装置采用图神经网络模型,基于指定的学习任务聚合所述若干个属性向量,进而得到节点的表征向量。
5.根据权利要求4所述的基于图网络的数据处理系统,其特征在于,每个节点的表征向量的长度相等。
6.根据权利要求2所述的基于图网络的数据处理系统,其特征在于,所述图网络构建装置将若干个属性中指定的属性编码为属性向量。
7.根据权利要求2所述的基于图网络的数据处理系统,其特征在于,所述图网络构建装置通过预先训练好的属性编码器对属性进行编码,编码为属性向量。
8.根据权利要求1所述的基于图网络的数据处理系统,其特征在于,所述基本信息包括个体标识和经营活动信息,所述数据收集装置将所述个体标识和经营活动信息建立关联关系后再存储。
9.根据权利要求1所述的基于图网络的数据处理系统,其特征在于,还包括若干个应用终端,所述应用终端从图网络构建装置中获取构建的图网络,以便于基于所述图网络执行指定任务的计算。
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