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一种基于知识图谱的区域产业关联效应趋势预测方法

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本发明公开了一种基于知识图谱的区域产业关联效应趋势预测方法，首先基于构建完整的产业知识图谱，使用TransE模型进行表示学习，将产业知识图谱内实体和关系向量化；将关联效应趋势预测问题看作马尔科夫决策问题，并初始化环境空间；用长短期记忆网络LSTM对历史路径信息进行编码，提取历史路径特征；使用自注意力机制提取当前节点的邻接节点特征；基于历史路径特征和邻接节点特征，使用两层全连接神经网络构建策略网络模型，引导Agent进行下一步动作，最终Agent所到达的节点则为预测结果。本发明能够进行企业重大风险识别与防范、企业群集行为和企业群集事件发生带来的结果趋势预测，进而可以沙盘推演产业链上的发展情况，促进产业技术革命和优化升级。

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公开/公告号CN111104522A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-05-05

原文格式PDF
申请/专利权人武汉理工大学;
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申请/专利号CN201911325852.7
发明设计人熊盛武;陈小英;王盛;谢泽丰;陈伟;
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申请日2019-12-20
分类号
代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人魏波
地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号
入库时间 2023-12-17 08:13:05

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-05-29

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/36 申请日:20191220

实质审查的生效
2020-05-05

公开

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