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本申请涉及一种基于图神经网络的器件关联性选型方法及装置，涉及电力器件选型技术领域，该方法包括：统计预设的训练样本中多种电力器件的共现频率，获得邻接矩阵，并转换获得网络图；获得有偏随机游走序列数据集并进行训练，获得特征向量集，构建向量索引库；基于向量索引库、获得的用户查询器件的信息向量，获得输入特征表；基于输入特征表、用户查询器件的特征向量，获得用户查询器件与输入特征表中包含的多个待评估器件的关联度；基于用户查询器件与多个待评估器件的关联度，获得器件推荐表。本申请通过图神经网络进行大量电力电子器件
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117494619A
(43)申请公布日2024.02.02
(21)申请号202311300720.5G06F111/20(2020.01)
(22)申请日2023.10
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