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申请/专利权人：松立控股集团股份有限公司

摘要：本发明涉及停车场推荐技术领域，特别涉及一种基于时空知识图谱的相似停车场推荐方法及系统，先采用时空知识图谱嵌入模块将停车场、城市和周围POI数据和关系表示为向量特征，再利用时空知识嵌入传播模块将城市和周围POI的特征汇聚到停车场实体特征，生成停车场特征表示，然后对停车场特征表示使用模糊聚类方法推荐与新停车场相近的已运营停车场，提高相似停车场推荐的精度和实用性，而且设计为轻量级，降低计算资源需求，便于在各种硬件环境下部署。

主权项：1.一种基于时空知识图谱的相似停车场推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、时空知识图谱嵌入：将停车场、城市和周围POI数据表示为时空知识图谱中的实体，将实体及相互之间的关系转换为向量表示；所述停车场包括新建停车场合已运营停车场；具体过程为：S11、将停车场、城市和周围POI数据表示为时空知识图谱中的实体，其中停车场实体p具有泊车位和服务时间这两个属性，城市实体c具有城市人口规模和城市GDP两个属性，每个POI实体i具有类型和人流量两个属性；S12、使用三元组描述实体和关系之间的关联，表示为，描述了从头部实体到尾部实体之间的关系，其中为实体集合，为关系集合，，表示从停车场到城市或某个POI之间的时间间隔和空间间隔；S13、对于每一个三元组，首先使用全连接层将实体向量映射为维度为的嵌入和，将关系映射为维度为的嵌入，并为关系设置投影矩阵，将实体从实体空间投射到关系空间，通过映射矩阵将实体的投影向量定义为：，，其中、分别是和在关系空间中的投影表示，然后通过优化转换原则来学习每个实体和关系的嵌入，对于给定三元组，其可信度得分的表述如下：，的得分越低，表明三元组更真实，反之亦然；S14、通过替换有效三元组中的实体来生成无效的三元组，用于学习如何区分正确的三元组和错误的三元组，学习过程中使用将以下分数函数定义为训练目标： ，其中，是有效三元组集合，是sigmoid激活函数；S2、时空知识嵌入传播：基于步骤S1得到的向量，采用时空知识嵌入传播方法更新每个实体的表示，并在传播过程中引入知识感知关注机制，学习停车场实体每个邻居的权重，然后将其他实体的嵌入特征根据权重汇聚至停车场实体特征，生成用于后续检索的停车场特征表示集；具体过程为：S21、对于给定停车场实体，使用表示停车场实体的三元组集合，使用下述公式描述停车场实体的连接表示：，其中控制边上每次传播的衰减因子，表示在关系中从传播到的信息的多少；S22、使用知识感知关注机制实现：，其中使用作为非线性激活函数，使注意力得分取决于和在关系空间中的距离；再采用函数对与相连的所有三元组的系数进行归一化处理得到；S23、将停车场实体表示以及的连接表示聚合为实体的新表示：，其中为激活函数，是可训练的权重矩阵，用于提炼出有用的传播特征；d是变换之后的维度；S3、基于模糊聚类的相似停车场检索：基于步骤S2得到的停车场特征表示集，使用模糊聚类算法对已运营停车场的特征表示集进行相似度评估，推荐与新停车场相近的已运营停车场，为新停车场未来数据估算提供参考；具体过程为：S31、假设表示已运营停车场的特征表示，其中为已运营停车场的数量，从中随机挑选C个特征表示作为初始的C个聚类中心，对于每个特征表示，计算其对每个聚类中心的隶属度，表示特征表示属于聚类的程度： ，其中参数m控制聚类的模糊度，隶属度满足条件：，并根据每个特征表示的隶属度更新聚类中心： ，重复上述更新聚类中心操作x轮，x为超参数，得到最后的聚类中心；S32、使用余弦相似度度量新建停车场的特征表示和每个聚类中心的相似度： ，在C个聚类中心中，最大的数值表示该新建停车场与聚类中心相似度最大，然后检索每个已运营停车场对于该聚类中心的隶属度，其中隶属度最大的K个分数，即代表对应的K个已运营停车场与新建停车场更为接近。

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