[发明专利]基于时序图规则的事件预测的方法及装置

权利要求书

1.一种基于时序图规则的事件预测的方法，其特征在于，包括：

获取时序图数据，并对所述时序图数据加入机器学习模型的事件预测结果得到时序图扩展数据；

依据验证比例从时序图扩展数据中提取用于验证预测规则信赖度的子图；

依据所述时序图扩展数据与所述子图对规则创造者进行训练，得到时序事件预测规则集合；

依据所述时序事件预测规则集合与所述时序图数据获取预测事件集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述时序图扩展数据以及所述子图对规则创造者进行迭代交互训练，得到时序事件预测规则集合的步骤，包括：

依据所述时序图扩展数据对所述规则创造者进行预训练；

依据所述时序图扩展数据与所述预训练数据对所述规则创造者进行迭代交互训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述时序图扩展数据对所述规则创造者进行预训练的步骤，包括：

所述规则创造者依据在所述时序图扩展数据中抽取预设位置的局部图结构数据生成若干候选时序事件预测规则；

所述规则创造者依据时序图模型生成所述候选时序事件预测规则的图模式并生成标签，得到图模式的候选时序事件预测规则；

所述规则创造者对所述图模式的候选时序事件预测规则运用层级扩展过程构建逻辑依赖并形成候选时序事件预测规则集合；

规则批评者依据所述子图将所述候选时序事件预测规则集合中，支持度与信赖度高于预设阈值的所述候选时序事件预测规则添加到新集合中生成时序事件预测规则集合。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述时序图扩展数据与所述预训练数据对所述规则创造者进行迭代交互训练的步骤，包括：

所述规则创造者依据在所述时序图扩展数据中抽取预设位置的局部图结构数据生成若干候选时序事件预测规则；

所述规则创造者依据时序图模型生成所述候选时序事件预测规则的图模式并生成标签，得到图模式的候选时序事件预测规则；

所述规则创造者对所述图模式的候选时序事件预测规则运用层级扩展过程构建逻辑依赖并形成候选时序事件预测规则集合；

规则批评者依据所述子图将所述候选时序事件预测规则集合中，支持度与信赖度高于预设阈值的所述候选时序事件预测规则添加到新集合中生成时序事件预测规则集合；

所述规则创造者依据所述时序事件预测规则集合改进时序图模型进行迭代训练。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述迭代训练中使用的所述时序图扩展数据与所述局部图数据均为上一次训练中的结果数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述时序事件预测规则集合与所述时序图数据获取预测事件集合的步骤，包括：

依据处理器数量对所述时序图数据进行时序划分，得到若干图分块；

对每个图分块分配一个不同的处理器，并指定一个处理器作为协调节点；

在所有所述处理器上并行地调用串行算法，获取所述时序图数据组由所述时序事件预测规则预测的所有事件。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依据处理器数量对所述时序图数据进行时序划分，得到若干图分块的步骤，包括：

依据候选时间间隔区间、各个时刻时序图大小的集合、最大时间戳和最小时间戳获取一个针对所述时间间隔区间的分割点集合；

通过一个二维数组采用动态规划依据所述分割点集合与处理器数量确定分割点；

依照所述分割点对所述时序图数据进行时序划分。