一种基于TransE和Compgcn的流域排污交易知识推理方法

本申请公开了一种基于TransE和Compgcn的流域排污交易知识推理方法，涉及知识图谱嵌入领域与环境资源领域。该方法通过使用TransE的预训练嵌入作为组合图卷积网络的初始表示，显著提升模型的训练效率和最终性能。旨在为流域内排污权交易提供高效、精准的推导支持。该方法首先采用TransE模型对知识图谱进行关系建模，生成高质量的初始实体和关系向量的表示；随后将这些嵌入输入CompGCN，利用其组合操作特性进行图卷积运算，同时引入注意力机制优化节点表示更新，以捕捉复杂的图结构信息；最后通过训练过程的迭代和代价函数优化，实现模型的快速收敛和性能提升。该方法适用于知识图谱补全、推荐系统等任务，以帮助提高预测精度和计算效率。