公开(公告)号：CN115422321A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202210881430.3

申请日：2022-07-26

Applicant: 亿达信息技术有限公司 ,  大连理工大学

Inventor： 文瑞 ,  赵万民 ,  柳春敏 ,  汤宇轩

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/36 ,  G06N5/04 ,  G06N5/02 ,  G06N3/04

Abstract: 一种知识图谱复杂逻辑推理方法、组件和知识图谱的查询检索方法，属于计算机数据分析领域，根据给定查询的同构查询，获取所述同构查询在当前步中的答案嵌入与所述给定查询在当前步中的查询嵌入的距离；根据所述同构查询在当前步中的答案嵌入与所述给定查询在当前步中的查询嵌入的距离，获取给定查询在当前步中向正确的答案的偏移，所述偏移表示给定查询在当前步中需向正确的答案偏移的方向以及大小；根据给定查询在当前步中的查询嵌入和给定查询在当前步中向正确的答案的偏移，得到给定查询在当前步中的修正查询嵌入，效果是有效的、可扩展的复杂逻辑推理组件，可以为基线模型带来一定的提升。

公开(公告)号：CN113065074B

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202110359040.5

申请日：2021-04-02

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王璐 ,  文瑞 ,  申彦明 ,  齐恒

IPC: G06F16/9537 ,  G01C21/34 ,  G06F16/29 ,  G06F16/36

Abstract: 一种基于知识图谱和自注意力机制的轨迹目的地预测的方法，属于深度学习与城市交通规划技术交叉的领域。本发明先由底向上构建多层知识图谱，其中第一层表示基础路网结构及基本属性，第二层表示轨迹数据中路段的上下游关系及选择偏好，第三层使用MeanShift算法对轨迹起始点和终点进行聚类对路网进行功能区的划分。其次，本发明对Graph‑Bert算法进行改进提出TrafficGraph‑Bert的算法对多层交通知识图谱进行图表示，并根据目的地的密度对路网进行划分，以解决轨迹数据稀疏的问题。最后，用自注意力机制对轨迹序列进行学习，并通过注意力机制学习轨迹中不同路段对结果预测的贡献程度，并预测最终轨迹到达的地点。

公开(公告)号：CN113065074A

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN202110359040.5

申请日：2021-04-02

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王璐 ,  文瑞 ,  申彦明 ,  齐恒

IPC: G06F16/9537 ,  G01C21/34 ,  G06F16/29 ,  G06F16/36

Abstract: 一种基于知识图谱和自注意力机制的轨迹目的地预测的方法，属于深度学习与城市交通规划技术交叉的领域。本发明先由底向上构建多层知识图谱，其中第一层表示基础路网结构及基本属性，第二层表示轨迹数据中路段的上下游关系及选择偏好，第三层使用MeanShift算法对轨迹起始点和终点进行聚类对路网进行功能区的划分。其次，本发明对Graph‑Bert算法进行改进提出TrafficGraph‑Bert的算法对多层交通知识图谱进行图表示，并根据目的地的密度对路网进行划分，以解决轨迹数据稀疏的问题。最后，用自注意力机制对轨迹序列进行学习，并通过注意力机制学习轨迹中不同路段对结果预测的贡献程度，并预测最终轨迹到达的地点。