[发明专利]基于跨实体属性关联的卫星频轨资源信息向量表示方法

权利要求书

1.一种基于跨实体属性关联的卫星频轨资源信息向量表示方法，其特征在于，其具体步骤包括：

S1、根据国际电联的SRS数据库和网站、技术文本中与卫星通信频轨资源相关的信息，定义卫星通信频轨资源知识实体类型，该实体类型具体包括为3类：卫星实体、轨位资源实体和频率资源实体；

S2、定义卫星通信频轨资源知识实体属性；

S3、定义卫星通信频轨资源知识实体关系；

S4、以三元组的形式表示卫星通信频轨资源知识；

S5、基于翻译模型，将卫星通信频轨资源知识三元组翻译为数值化向量，并构建三元组的损失函数；

S6、基于跨实体属性关联特性，建立多目标优化模型；

S7、使用随机梯度下降优化算法求解该多目标优化模型，得到最优解，将最优解作为卫星通信频轨资源知识的最佳向量表示；

所述的步骤S4，其具体步骤为：

将卫星通信频轨资源知识采用三元组的形式进行描述，将卫星通信频轨资源知识的三元组集合表示为：

Z＝{(h₁,r₁,t₁),(h₂,r₂,t₂),…,(h_i,r_i,t_i),…,(h_n,r_n,t_n)}，

其中n表示三元组集合中的三元组总数量，i表示三元组编号，且i＝1,2，…,n，h_i表示第i个三元组的头实体，t_i表示第i个三元组的尾实体，r_i表示第i个三元组从头实体到尾实体的有向关系，h_i表示第i个三元组的头实体，r_i为第i个三元组的头实体和尾实体之间的有向关系；

所述的步骤S5，其具体步骤为：根据TransE翻译模型，将每个卫星通信频轨资源知识三元组(h_i,r_i,t_i)中的头实体h_i、头实体到尾实体的有向关系r_i、尾实体t_i分别表示为三个数值向量从而将三元组(h_i,r_i,t_i)翻译为从头实体向量到尾实体向量的利用关系向量所进行的表征，将所有卫星通信频轨资源知识实体表示成相应的数值化向量；根据头实体向量加上关系向量之和，与尾实体向量的距离，构建三元组(h_i,r_i,t_i)的损失函数为

其中表示L2范数；

所述的步骤S6，其具体步骤为：

根据卫星通信频轨资源知识中各类实体属性间的关联特性，在所有卫星通信频轨资源知识三元组集合Z中，对于任意两个三元组(h_i,r_i,t_i)、(h_j,r_j,t_j)，如果其头实体h_i和尾实体t_i之间、头实体h_j和尾实体t_j之间均存在属性上的关联关系，且t_i和h_j指代同一个实体时，则判定实体h_i与实体t_j之间存在跨实体属性关联特性，称(h_i,r_i,r_j,t_j)为一个跨实体属性关联实体组；在所有卫星通信频轨资源知识三元组集合Z中，找到所有的跨实体属性关联实体组，将跨实体属性关联实体组采用数值化向量形式进行描述，构建跨实体属性关联实体组的集合，其表示式为：

S＝{(H₁,R₁₁,R₁₂,T₁),(H₂,R₂₁,R₂₂,T₂),…,(H_j,R_j1,R_j2,T_j),…,(H_m,R_m1,R_m2,T_m)}，

其中m表示跨实体属性关联实体组总数量，j表示跨实体属性关联实体组编号且j＝1,2，…,m，H_j表示第j个跨实体属性关联实体组的头实体，T_j表示第j个跨实体属性关联实体组的尾实体，R_j1表示第j个跨实体属性关联实体组的第一个属性关联三元组的有向关系，R_j2表示第j个跨实体属性关联实体组的第二个属性关联三元组的有向关系；

构建第j个跨实体属性关联实体组(H_j,R_j1,R_j2,T_j)的损失函数，其表达式为：

其中表示L2范数，表示第j个跨实体属性关联实体组的头实体的向量表示，表示第j个跨实体属性关联实体组的尾实体的向量表示，表示第j个跨实体属性关联实体组的第一个属性关联三元组的有向关系的向量表示，表示第j个跨实体属性关联实体组的第二个属性关联三元组的有向关系的向量表示；

以最小化所有三元组的损失函数之和为第一个目标，以最小化所有跨实体属性关联实体组的损失函数之和为第二个目标，建立多目标优化模型：

s.t.(h_i,r_i,t_i)∈Z

(H_j,R_j1,R_j2,T_j)∈S

其中Z为卫星通信频轨资源知识所有三元组集合，S为卫星通信频轨资源知识中所有跨实体属性关联实体组集合；

所述的步骤S7，其具体步骤为：

S71，根据多目标优化模型中两个目标的重要性，给与两个目标不同的权重值λ₁和λ₂，且0＜λ₁＜1,0＜λ₂＜1,λ₁+λ₂＝1，得到卫星通信频轨资源知识的损失函数为：

其中θ＝{θ₁,θ₂,...θ_k,…θ_K}，表示所有卫星通信频轨资源知识实体表示成的数值化向量组成的集合，其中k＝1,2,...,K，K为数值化向量总数；

S72，对随机梯度下降优化算法进行初始化，将集合θ中的每一个数值化向量初始化为默认值，设定该算法的终止距离ε和步长α；

S73，对集合θ中的全部数值化向量进行遍历，计算每一个数值化向量的梯度，对于数值化向量θ_k，其梯度的表达式为：

其中，k＝1,2,...,K，l和o分别为三元组集合和跨实体属性关联实体组集合中随机选择的三元组和跨实体属性关联实体组的序号，l∈{1,2，…,n}，o∈{1,2，…,m}；

S74，对每个数值化向量，用步长α乘以该数值化向量的梯度，得到该数值化向量的下降距离；

S75，判断集合θ中每一个数值化向量的下降距离是否都小于ε，若都小于ε，则选择当前集合θ为该算法的最终结果，当前集合θ里的每一个数值化向量即为卫星通信频轨资源知识的向量最佳表示，结束该算法，否则进入下一步；

S76，更新集合θ中全部数值化向量，更新公式为再重新转入步骤S73。