【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图神经网络，尤其涉及一种基于图神经网络的风险因子关联数据挖掘方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速，城市交通问题日益严重，交通拥堵和交通事故频发已经成为困扰城市居民的重要问题，为了提高城市道路的通行能力和安全性，交通管理部门和研究人员需要对交通路口进行风险评估和分类，以便采取针对性的措施降低交通事故和拥堵的发生。
2、近年来，图神经网络(graph neura l network，gnn)作为一种强大的机器学习方法，已经在许多领域取得了显著的成功，例如社交网络分析、生物信息学和推荐系统等，gnn具有很好的表征能力，可以捕捉图结构中的复杂关系，因此在交通路口风险数据的挖掘中具有很大的潜力。
3、然而，为了使gnn能够有效地应用于交通路口风险数据的挖掘，需要对交通路口的历史交通数据进行合理的处理和表示，这包括计算交通路口的风险因子、确定交通路口的标签、构建适当的图结构以及确定节点特征向量和边权重等，此外，还需要将这些信息组织成合适的数据集，并在训练和测试过程中对模型进行调整和优化，以提高预测准确性。
4、中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图神经网络的风险因子关联数据挖掘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的风险因子关联数据挖掘方法，其特征在于，根据以下公式计算交通路口的风险因子，设定
3.根据权利要求2所述的基于图神经网络的风险因子关联数据挖掘方法，其特征在于，所述确定交通路口的标签包括根据所述风险因子与预设风险因子的比对结果确定交通路口的标签。
4.根据权利要求3所述的基于图神经网络的风险因子关联数据挖掘方法，其特征在于，所述确定透明节点的聚类系数包括根据所述透明节点的度数确定的第一聚类系数以及第二聚类系数其中D表示透明节点
【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络的风险因子关联数据挖掘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的风险因子关联数据挖掘方法，其特征在于，根据以下公式计算交通路口的风险因子，设定
3.根据权利要求2所述的基于图神经网络的风险因子关联数据挖掘方法，其特征在于，所述确定交通路口的标签包括根据所述风险因子与预设风险因子的比对结果确定交通路口的标签。
4.根据权利要求3所述的基于图神经网络的风险因子关联数据挖掘方法，其特征在于，所述确定透明节点的聚类系数包括根据所述透明节点的度数确定的第一聚类系数以及第二聚类系数其中d表示透明节点的度数。
5.根据权利要求4所述的基于图神经网络的风险因子关联数据挖掘方法，其特征在于，所述根据道路历史一年的车流量确定的初始权重包括所述车流量小于等于第一预设车流量时确定的第一初始权重，所述车流量大于第一预设车流量且小于等于第二预设车流量时确定的第二初始权重以及所述车流量大于第二预设车流量时确定的第三初始权重。
6.根据权利要求5所述的基于图神经网络的风险因子关...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝磊，郭志扬，
申请(专利权)人：上海栈略数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。