一种基于特征和结构分布偏移的地理网络分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于特征和结构分布偏移的地理网络分析方法，包括以下步骤：S1，获取交通流数据集；S2，获取因果注意力采样权重；S3，获取目标节点；S4，进行样本重加权，S5，输出预测的交通流数据集。本发明专利技术的方法融合了注意力机制与因果引导的采样技术(causal bootstrapping)，优化了节点采样过程，减少了模型对背景表征的依赖。本发明专利技术的方法还结合了注意力机制和因果理论，旨在分别获取同类和异类目标节点邻居的采样权重，其目的是让模型识别与标签具有强因果关系的节点，或者识别与目标节点更相似的节点。以此显著化不变表征，弱少对偶然或特定模式下的背景表征的依赖。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于地理网络，尤其涉及一种基于特征和结构分布偏移的地理网络分析方法。

技术介绍

1、在地理网络中，往往涉及大量的实体和实体之间的关系，包含了丰富的属性和交互信息。这些实体可以是地理位置、人群或其他地理相关因素，它们之间的关系包括空间连接等。这种复杂性使得传统的数据分析方法往往力不从心。因此，需要用图结构来建模地理网络，因为图数据的核心价值在于其能够有效捕捉和表示复杂的空间关系。

2、当前的图模型主要在独立同分布假设(i.i.d.假设)下建立，即训练集和测试集数据均独立地在相同分布中抽取。然而，地理空间数据在收集、处理等过程中往往受到多种因素的影响，如时间动态、空间异质、人类活动和政策变化，使数据发生偏移。比如：在数据收集阶段，数据的采集往往基于现实世界的实际情况，在这过程中可能受到人类行为、技术限制等因素的影响，导致数据带有一定的偏差，与实际应用中的数据分布存在偏移，违背了i.i.d.假设。因此，当本专利技术应用已训练的模型于那些不符合i.i.d.假设的数据时，会遇到性能下降的问题。这是由于模型在训练数据分布(即训练期间所见数据的分布本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于特征和结构分布偏移的地理网络分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于特征和结构分布偏移的地理网络分析方法，其特征在于：S2包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于特征和结构分布偏移的地理网络分析方法，其特征在于：S31中的a≥10。

4.根据权利要求1所述的基于特征和结构分布偏移的地理网络分析方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的基于特征和结构分布偏移的地理网络分析方法，其特征在于：

6.根据权利要求1所述的基于特征和结构分布偏移的地理网络分析方法，其特征在于：S43中所述优化器为...

【技术特征摘要】

1.一种基于特征和结构分布偏移的地理网络分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于特征和结构分布偏移的地理网络分析方法，其特征在于：s2包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于特征和结构分布偏移的地理网络分析方法，其特征在于：s31中的a≥10。

...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘俊，褚文君，王若，赵振洋，张浩，张冠军，李平苍，王钰涵，陈昱行，赵帅锋，胡朝鹏，周文明，李广宇，
申请(专利权)人：中国铁路设计集团有限公司，
类型：发明
国别省市：