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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明提出了一种基于知识图谱嵌入的频谱推荐方法、介质和设备，包括：以头实体，关系，尾实体三元组形式构建频谱知识图谱框架结构；构建基于卷积神经网络的知识嵌入模型，实现对电磁频谱空间中实体及其关系的语义表示；构建图卷积神经网络模型，将问题转化为基于节点标签的传输性能回归预测；采用知识嵌入模型生成的嵌入向量，替代传统的独热编码，将通信网络中节点的地形、时间、频率等元素映射到连续的向量空间中；通过知识迁移方法，将源域中的完整历史传输性能数据提取并整合到目标域的不完整数据中，以弥补频谱数据的稀缺性。本发明有效地从通信语义关系中提取传输性能的特征，显著提高了传输性能值的预测精度。
主权项：1.一种基于知识图谱嵌入的频谱推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：面向点对点通信网络，以头实体，关系，尾实体三元组形式构建频谱知识图谱框架结构，表示传输性能在空间中不同时间和不同频段上的分布；步骤2：构建基于卷积神经网络的知识嵌入模型，所述知识嵌入模型将头实体、关系和尾实体的嵌入向量拼接为三列的矩阵，作为卷积层的输入，经过不同卷积核的卷积，最终得到三元组得分，并且基于三元组得分建立损失函数，通过最小化训练损失得到对应的嵌入向量，作为特征向量；步骤3：构建目标域的图卷积神经网络模型，所述图卷积神经网络模型通过知识嵌入模型生成的特征向量，进行传输性能的预测；在构建过程中，采用知识迁移方法，将从源域中的完整历史传输性能数据训练得到的模型参数迁移到目标域的图卷积神经网络模型中；步骤4：使用目标域的图卷积神经网络模型进行目标域的传输性能预测，实现频谱推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于知识图谱嵌入的频谱推荐方法、介质和设备
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