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文档简介

变电主设备多源异构数据的知识图谱构建主设备多源异构数据的知识图谱构建方法及相页数据，采用自然语言处理技术和网络爬虫技2数据集成，将从不同数据库表或系统中获取的相关结构化数据进系统中的设备基本信息与监测系统中的运行数据通过设备编号等关键字段进行关联合并，或循环神经网络RNN及其变体构建关系抽取模型，模型输入为包含两个实体的句子文本向3S7、优化突出处理，通过优化算法根据知识图谱生成器G接收随机噪声z和部分变电设备数据特征作为输入，生成新的数据样本标是使判别器无法区分生成数据和真实数据；判别器的损失函数io和生成器的损失函数LC分别定义如下：;对于来自不同数据源的可能表示同一实体的实体对，采用编辑距4对于知识图谱中的每个节点i节点,i与邻居节点j之间的注意力系数ey：;;;6.一种变电主设备多源异构数据的知识图谱处理器执行如权利要求1_5任一项所述方5备多源异构数据的知识图谱构建方法中，只能够基于多源异构数据进行简单的数据清洗、[0003]本发明的目的在于提供变电主设备多源异构数据的知识图谱构建方法及相关系写SQL查询语句获取所需数据；对于半结构化数据利用相应的解析库进行解析提取关键信管理系统中的设备基本信息与监测系统中的运行数据通过设备编号等关键字段进行关联6标是使判别器无法区分生成数据和真实数据；7编辑距离为ED(x,m)，名称相似度，[0030]对于知识图谱中的每个节点ii8和邻居节点的信息为节点分配不同的注意力权重，突出重要节点赋予更高的注意力权重，对于非结构化文本数据采集后存储在本地文件或数据库中等待管理系统中的设备基本信息与监测系统中的运行数据通过设备编号等关键字段进行关联9标是使判别器无法区分生成数据和真实数据；接从数据库表字段中获取设备的固有属性信息，对于半结构化数据中明确标记的属性信i

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