基本信息:
- 专利标题： 一种基于时空扩散生成网络的事件序列预测方法
- 申请号：CN202411697397.4 申请日：2024-11-26
- 公开(公告)号：CN119691544A 公开(公告)日：2025-03-25
- 发明人： 邓婷 , 朱天晨 , 高渤宇 , 张代云轲 , 周号益 , 李建欣
- 申请人： 北京航空航天大学
- 申请人地址： 北京市海淀区学院路37号
- 专利权人： 北京航空航天大学
- 当前专利权人： 北京航空航天大学
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区学院路37号
- 代理机构： 北京中创阳光知识产权代理有限责任公司
- 代理人： 尹振启
- 主分类号： G06F18/241
- IPC分类号： G06F18/241 ; G06F18/15 ; G06N3/045 ; G06F123/02
摘要：
本公开提供一种基于时空扩散生成网络的事件序列预测方法。包括两个部分：事件序列的时空特征提取和去噪扩散模块；事件序列的时空特征提取包含事件空间关联建模模块、事件空间关联嵌入模块和事件时间关联学习与嵌入模块三个模块；去噪扩散模块接收时空特征提取模块生成的序列时间编码信息和空间编码信息，采用去噪扩散模型预测事件发生的时间和空间信息，并通过反向去噪步骤使用去噪网络联合学习时空编码特征，分别得到时间和空间注意力输出，并通过迭代计算的方法多次得到去噪结果，最终生成时空预测结果。本方案根据序列的空间特征自适应生成序列事件之间的结构关系和空间表征信息，对不同空间分布数据都有较好学习效果。