[发明专利]一种基于卷积神经网络的改进元学习的关系预测方法在审
| 申请号： | 202110357268.0 | 申请日： | 2021-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN112948506A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 吴涛;朱静;先兴平;许爱东;马红玉;冯柏淋;王宇轩 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学;南方电网科学研究院有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于图数据关系预测领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的改进元学习的关系预测方法，该方法包括：实时获取待测数据，将待测数据转换为三元组数据；将转化后的三元组数据输入到训练好的改进元学习关系预测模型中，得到待测数据的预测结果；采用本发明的方法解决了因为样本较少而无法使用需要大量数据支撑的深度学习模型，同时使用卷积神经网络通过实体的邻居进一步来得到实体的特征，提高了计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 改进 学习 关系 预测 方法 | ||
【主权项】：
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