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申请/专利权人：中南大学
摘要：本申请公开了一种基于知识图谱和深度学习的跨模态数据融合方法和系统，本方法为每一个时间节点的不同模态数据构建对应的第一知识图谱，通过深度学习方法融合每一种模态数据相应的第一知识图谱，得到对应第二知识图谱，不仅保留了各模态的特异性信息，还能深入挖掘不同模态之间的复杂关系，从而实现更全面和精准的数据分析；本方法还考虑了时间维度，为每一个时间节点都构建出第二知识图谱，每个时间节点对应的图谱代表了该时间节点的数据状态，能体现数据随时间的变化，通过不同时间节点的图谱，使得时间上连续的数据能够被有效关联，结合不同时间节点下的融合后的第二知识图谱，从时间序列上实现更全面和精准的数据分析。
主权项：1.一种基于知识图谱和深度学习的跨模态数据融合方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个时间节点的待处理数据，其中，所述待处理数据包括每一个所述时间节点相应的多模态数据；提取每一个所述时间节点的不同模态数据相应的特征向量，并根据每一种模态数据相应的特征向量，构建每一种模态数据相应的第一知识图谱；根据深度学习方法融合每一种模态数据相应的第一知识图谱，得到每一个所述时间节点的多模态数据相应的第二知识图谱；基于每一个所述时间节点的多模态数据相应的第二知识图谱对所述待处理数据进行分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 基于知识图谱和深度学习的跨模态数据融合方法和系统
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