[发明专利]基于图卷积神经网络的时序数据事件预测方法、系统及其应用有效
| 申请号： | 202010124544.4 | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111367961B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 钱步月;李扬;潘迎港;王谞动;刘洋;吕欣;蔡宏伟;兰欣 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 孟大帅 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的时序数据事件预测方法、系统及其应用，包括：将数据清洗后的时序数据以预定的时间间隔转换成事件序列数据，获得事件与事件集合的向量表示；将事件序列数据中每一条序列样本数据最后一个时刻所包含的事件集合作为预测目标，将其作为对应序列样本标签，得到已标注的事件序列数据；当图卷积神经网络模型被训练至满足预设定的收敛条件时，使用测试集对模型预测效果进行测试，取测试效果的模型作为最终的事件预测模型。本发明可弥补传统方法对数据数量及质量要求高、无法充分利用知识图谱的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 神经网络 时序 数据 事件 预测 方法 系统 及其 应用 | ||
【主权项】：
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