一种图谱学习的方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图谱学习方法，包括：对图谱中节点的原始时空信息进行采样，获得所述图谱中节点的时空序列集合；根据时空序列集合中的时空序列，对时空序列集合中的各个节点进行编码，得到各个节点的编码矩阵；根据各个节点的编码矩阵获得时空序列集合中每一个时空序列的编码矩阵序列；对时空序列集合中具有相同目标节点的时空序列对应的编码矩阵序列进行融合处理，获得目标节点的时空属性信息。本申请提出的技术方案，解决了现有技术的图谱学习中只采集节点的空间信息，不能为下游具体服务提供丰富的数据信息，提升下游具体服务的模型性能的问题。型性能的问题。型性能的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种图谱学习的方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种图谱学习的方法及装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现实生活中的大量的服务数据都可以用图来表示，万事万物皆有联系，节点+关系的表示足以包罗万象。例如人类的社交网络，个体为节点，人与人之间的各种关系作为边；电商服务中，用户和商品也可以构建图网络。
[0003]现有技术中关于图神经网络的研究都假设了一个静态的网络结构。然而，大多数现实生活中的互动系统，如社会网络或生物互动本质上是动态的，单纯的采集空间信息的数据不利于提升下游具体服务的模型性能。
[0004]因此，如何将采集到的更丰富的数据信息应用到后续模型上，提升下游具体服务的模型性能成为亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请实施例提供了一种图谱学习的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。本申请实施例提供的上述方法，以解决现有技术中只采集节点的空间信息，不能为下游具体服务提供丰富的数据信息，提升下游具体服务的模型性能的问题。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图谱学习方法，其特征在于，包括：对图谱中节点的原始时空信息进行采样，获得所述图谱中节点的时空序列集合；根据所述时空序列集合中的时空序列，对时空序列集合中的各个节点进行编码，得到所述各个节点的编码矩阵；根据所述各个节点的编码矩阵获得所述时空序列集合中每一个时空序列的编码矩阵序列；对所述时空序列集合中具有相同目标节点的时空序列对应的编码矩阵序列进行融合处理，获得所述目标节点的时空属性信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获得所述目标节点的时空属性信息之后，将所述目标节点的时空属性信息与所述目标节点的非时空属性信息作为所述目标节点的当前信息，并将所述当前信息作为下游任务的输入信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标节点的当前信息与所述目标节点缓存的历史信息进行融合，作为所述目标节点更新后的历史信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对图谱中节点的原始时空信息进行采样，获得图谱中节点的时空序列集合，包括：所述时空序列集合由多个相邻节点的时空序列组成，并且所述时空序列集合中的时空序列以相同的节点为起始节点。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述时空序列集合中每一个时空序列包含节点的个数相同。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述时空序列集合中的时空序列，对时空序列集合中的各个节点进行编码，得到对所述各个节点的编码矩阵，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：张延，林映如，邓佳佶，
申请(专利权)人：拉扎斯网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：