电讯技术

作者：高翔

单位：(中国西南电子技术研究所，成都 610036)

关键词：事件预测；多标签事件；关系图卷积神经网络；长短期记忆网络；

事件预测需要综合考虑的要素众多，现有预测模型多数存在数据稀疏、事件的组合特征及时序特征考虑不足、预测类型单一等问题。为此，提出了基于关系图卷积神经网络的多标签事件预测方法，通过节点特征聚合技术实现数据的稠密化表示。模型利用卷积神经网络的卷积和池化运算，提取预测数据的组合时间段特征信息，并结合长短期记忆网络的时序特征提取能力，进一步提取预测数据的时序规律特征；最后，模型通过全连接的多标签分类器，输出多种类型事件发生的概率值。实验结果表明，所提模型可以支持进行多日期、多类型事件预测，在特定数据集上最高F1值可以达到0.85。

来源：2023年第4期

《电讯技术》期刊编辑部

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