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题名基于知识图谱与人工智能的电力数据分析算法研究
被引量：3
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作者
薛晓茹
徐道磊
路宇
唐轶轩
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机构
国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
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出处
《电子设计工程》
2023年第22期139-143,共5页
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基金
国网公司科技项目(JL71-15-042)。
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文摘
为了提升电力营销系统问答机器人的智能化水平,文中基于知识图谱技术对相关智能数据分析的方法进行了研究。通过分析隐含语义在知识图谱中的稠密化向量表示方法后,针对传统方法在复杂图谱下多实体间映射关系不准确的问题,设计了一种改进的三分支并行神经网络(TBPNN)。该网络针对三元组中的头实体、尾实体及约束关系建立了结构相同的三个神经网络,且每个神经网络均包含交互层、非线性层和输出层。为了验证该网络在营销知识图谱上的数据分析效果,使用部分人工构建的知识图谱进行了仿真实验。结果表明,相较于传统的TransE算法,TBPNN网络在MeanRank上降低了39.9%,在Hit@10指标上则提升了41.5%。而在一对一、一对多与多对多的三元组分类实验上,精度分别提升了3.3%、39.0%及54.7%。
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关键词
知识图谱
电力服务
三分支并行神经网络
TransE算法
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Keywords
knowledge atlas
power services
three branch parallel neural network
TransE algorithm
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
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