【技术实现步骤摘要】
基于知识表示的预案快速匹配推荐方法
[0001]本专利技术属于匹配计算
，尤其涉及一种基于知识表示的预案快速匹配推荐方法。
技术介绍
[0002]应急预案是在面对自然灾害、事故灾难、公共安全事件等突发事件时，制定的应急管理、指挥、救援计划。当前，应急响应主要采用预先制定应急预案，紧急情况发生时根据应急类别、危害程度、现场环境等情况匹配方案并做出适当调整，通过选择合适应急预案尽可能缩短响应准备时间。特别是在紧急突发情况下，预案匹配方法和推荐效率对于提高应急反应速度至关重要。
[0003]目前商用领域推荐系统主要采用基于神经网络的人工智能算法，主要应用于电子商务、个性化资讯领域，该类方法需要大量数据样本进行训练，然而由于与应急预案推荐相关的数据样本较少，严重缺乏数据积累；并且由于算法可解释性较差，无法对推荐的方案建议给出合理依据，导致辅助决策不具备说服力。因此，目前商用领域基于神经网络的人工智能方法难以支持应急预案匹配推荐应用。
技术实现思路
[0004]本专利技术针对现有技术中的不足，提出一种基于...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于知识表示的预案快速匹配推荐方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、确定任务场景、任务场景特征、方案和方案特征，其中，所述任务场景为，，表示任务场景的第j个特征，所述方案为，，表示方案的第j个特征，m表示任务场景特征数，n表示方案特征数；步骤S2、基于所述任务场景、所述任务场景特征、所述方案和所述方案特征构建无向知识表示图，所述无向知识表示图的节点，所述无向知识表示图的无向边表示相邻节点之间的关系，表示第i个边关系；步骤S3、利用所述无向知识表示图，通过优化所述任务场景和所述方案的嵌入表征，来训练匹配计算模型中的图卷积网络，并利用经训练的匹配计算模型为新场景匹配对应的方案。2.根据权利要求1所述的一种基于知识表示的预案快速匹配推荐方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述边关系包括：任务场景与所述任务场景的第j个任务场景特征之间的边关系；方案与所述方案的第j个方案特征之间的边关系；任务场景与方案之间的边关系。3.根据权利要求2所述的一种基于知识表示的预案快速匹配推荐方法，其特征在于，在所述步骤S3中，在训练所述匹配计算模型中的所述图卷积网络时，将所述任务场景和所述方案之间的匹配推荐关系作为训练标签，其中：当任务场景与方案之间存在历史推荐关系时，所述无向知识表示图的关系，标签；否则，，。4.根据权利要求3所述的一种基于知识表示的预案快速匹配推荐方法，其特征在于，在所述步骤S3中，在训练所述匹配计算模型中的所述图卷积网络时，训练数据中的正样本和负样本的数量相同，其中：所述正样本表征为；所述负样本表征为。5.根据权利要求4所述的一种基于知识表示的预案快速匹配推荐方法，其特征在于，在所述步骤S3中，在训练所述匹配计算模型中的所述图卷积网络时，所述嵌入表征表...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨林，周军，王雯，赵凯南，杨雄军，陈乐，杜晓磊，保金桢，吴元立，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院系统工程研究院，
类型：发明
国别省市：
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