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申请/专利权人：广州安智信科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的执勤人员布点效能分析方法，属于计算机信息处理技术领域，包括：获取第一执勤人员分布数据生成原始训练数据集后进行预处理得到训练数据集，再构建成拓扑结构图并进行图嵌入操作得到图嵌入向量数据；构建执勤人员布点效能分析模型并使用图嵌入向量数据进行训练并进行优化；将第二执勤人员分布数据输入执勤人员布点效能分析模型得到预测值并得到效能分析结果。本发明通过将执勤人员分布数据转换为图嵌入向量数据，对基于图神经网络的执勤人员布点效能分析模型进行训练，从而对不同的执勤人员分布数据有针对性地且快速精准地得到执勤人员布点效能分析结果，从而做出最优的执勤人员布点方案。

主权项：1.一种基于图神经网络的执勤人员布点效能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取第一执勤人员分布数据生成原始训练数据集；S2、对所述原始训练数据集进行预处理，得到训练数据集；S3、将所述训练数据集构建成拓扑结构图；S4、将所述拓扑结构图进行图嵌入操作，得到图嵌入向量数据；S5、利用图神经网络模型和深度学习模型构建出执勤人员布点效能分析模型，使用所述图嵌入向量数据对所述执勤人员布点效能分析模型进行训练，并通过学习算法对所述执勤人员布点效能分析模型进行优化；S6、将第二执勤人员分布数据输入所述执勤人员布点效能分析模型得到预测值，并根据预测值得到效能分析结果；所述第一执勤人员分布数据和第二执勤人员分布数据均包括：案件发生地点、案件类型、案件发生时间、执勤人员分布情况和巡逻路线；所述第一执勤人员分布数据为模型训练数据；所述第二执勤人员分布数据为模型分析数据；所述拓扑结构图以案件发生地点为节点，以巡逻路线为边；所述将所述拓扑结构图进行图嵌入操作，具体为：将节点和边转化为向量表示；所述图神经网络模型包括GAT模型；所述深度学习模型为GAN模型；所述GAN模型包括生成模型和判别模型；所述使用所述图嵌入向量数据对所述执勤人员布点效能分析模型进行训练具体为：所述GAT模型根据不同的案件类型为各节点赋予权重；所述生成模型根据所述图嵌入向量数据学习生成类似数据，所述判别模型对所述图嵌入向量数据和所述类似数据进行区分，所述生成模型和所述判别模型相互博弈，反复迭代训练。

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