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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京計算機技術(shù)及應(yīng)用研究所申請的專利一種面向事件信息推演的數(shù)據(jù)增強方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120180378B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510675888.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)一種面向事件信息推演的數(shù)據(jù)增強方法是由楊雨婷;方志;余增文;黃瀧;張宏;袁曉光設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種面向事件信息推演的數(shù)據(jù)增強方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種面向事件信息推演的數(shù)據(jù)增強方法，屬于人工智能領(lǐng)域。本發(fā)明為解決可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀缺且難以獲取的問題，利用事件圖將采集得到的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，使用融合網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)嵌入表示將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的表征描述，獲得融合后的時間序列數(shù)據(jù)，然后，使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，使得生成網(wǎng)絡(luò)G基于隨機噪聲來生成隱向量Z，恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)R將隱向量Z轉(zhuǎn)換回新的時間序列數(shù)據(jù)。本發(fā)明采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)對原始數(shù)據(jù)集進行擴展，以產(chǎn)生更多樣化的訓(xùn)練樣本，進而提升事件推演模型的學(xué)習(xí)效果和泛化能力，有效提升小樣本事件信息推演能力。

本發(fā)明授權(quán)一種面向事件信息推演的數(shù)據(jù)增強方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向事件信息推演的數(shù)據(jù)增強方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： 步驟一、數(shù)據(jù)收集 收集來自不同數(shù)據(jù)源的多維度情報數(shù)據(jù)，對情報數(shù)據(jù)進行初步處理，得到多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并加載到統(tǒng)一的多模態(tài)數(shù)據(jù)庫中；所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)包括：圖像數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)； 步驟二：數(shù)據(jù)處理 利用事件圖將采集得到的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，使用融合網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)嵌入表示將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的表征描述，獲得融合后的時間序列數(shù)據(jù)，再進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化； 步驟三：模型訓(xùn)練 生成對抗網(wǎng)絡(luò)包括：嵌入網(wǎng)絡(luò)E、恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)R、生成網(wǎng)絡(luò)G、判別網(wǎng)絡(luò)D和監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)S，通過訓(xùn)練生成對抗網(wǎng)絡(luò)，使得生成網(wǎng)絡(luò)G基于隨機噪聲來生成隱向量Z，恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)R將隱向量Z轉(zhuǎn)換回新的時間序列數(shù)據(jù)； 步驟四：數(shù)據(jù)增廣 模型訓(xùn)練完成后，向生成網(wǎng)絡(luò)G提供隨機噪聲來生成隱向量Z，使用恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)R將隱向量Z轉(zhuǎn)換回新的時間序列數(shù)據(jù)； 其中， 所述步驟二包括： S21、首先，構(gòu)建事件圖，事件圖中的事件節(jié)點由多源異構(gòu)數(shù)據(jù)組成；使用DeepWalk算法對事件圖中的事件節(jié)點進行嵌入學(xué)習(xí)，并通過截斷的隨機游走算法生成事件節(jié)點序列，利用序列中事件節(jié)點的共現(xiàn)關(guān)系表示其局部近鄰結(jié)構(gòu)，然后將Word2Vec詞嵌入模型應(yīng)用于得到的序列，從而得到事件節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)表示； S22、針對多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，先為每種模態(tài)構(gòu)建一個嵌入表示，然后將不同模態(tài)的嵌入表示映射到同一維度的嵌入空間，每一次迭代都最大化鏈接節(jié)點的嵌入表示之間的相似性，且最小化未鏈接節(jié)點的相似性，通過不斷地調(diào)整向量表示生成過程中的參數(shù)，最終得到融合網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)嵌入表示； S23、融合網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)嵌入表示按時間順序排列，得到經(jīng)過融合后的時間序列數(shù)據(jù)X={x1,x2,...,xt,...,xT}，其中每個xt為時間t的融合網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)嵌入表示；對這些數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，使得所有特征具有相同的數(shù)值范圍[-1,1]，生成標(biāo)準(zhǔn)化的時間序列數(shù)據(jù)。

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