【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着高校数量的逐渐增多，学生以及家长越来越重视于如何选择合适学生自身的学校。由于每个学生的性格和成绩等因素是不同的，因此如何在众多的高校中，选择出与学生自身性格及学习成绩等方面上完全契合的学校成为了亟需解决的问题。
2、在现有技术中，通常通过数据挖掘等方法来实现对学生的升学预测过程。该方法主要利用数据挖掘技术从学生的个人信息、学习历史以及其他相关数据中发现潜在的模式和规律，进而通过这些模式和规律以辅助做出合理的升学决策。但是，基于数据挖掘的升学预测方法通常将学生的个人信息和历史数据作为输入进行预测，其仅依赖于学生自身的特征和历史表现，而忽略了学生与学校、学科等实体之间的关联关系，这可能导致预测结果过于个体化，且无法全面考虑学生与学校之间的复杂互动。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开的目的在于提出一种预测方法、装置、电子设备及存储介质。
2、作为本公开的一个方面，提供了一种预测方
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1.一种预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户教育信息生成知识图谱，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述知识图谱进行嵌入处理，并得到嵌入处理后的知识图谱，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述结构信息还包括所述若干实体间的关系信息；
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于注意力机制对所述属性信息进行嵌入处理，得到嵌入处理后的属性信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述注意力机制以及...
【技术特征摘要】
1.一种预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户教育信息生成知识图谱，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述知识图谱进行嵌入处理，并得到嵌入处理后的知识图谱，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述结构信息还包括所述若干实体间的关系信息；
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于注意力机制对所述属性信息进行嵌入处理，得到嵌入处理后的属性信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述注意力机制以及所述知识图谱的图关系...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈晋鹏，关华琛，金雄男，王永恒，段曼妮，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：
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