CN111241306A - 一种基于知识图谱和指针网络的路径规划方法 - Google Patents

一种基于知识图谱和指针网络的路径规划方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于知识图谱和指针网络的路径规划方法，属于数据路径规划领域，该路径规划方法，包括：获取旅游图中兴趣点作为节点构建知识图谱，每个节点中包括兴趣点的四维信息，利用图神经网络对知识图谱中每个节点的四维信息进行聚合生成兴趣点的嵌入矩阵；将嵌入矩阵作为训练样本输入到指针网络，对指针网络进行训练，得到训练后的指针网络；针对旅游图中待测试的兴趣点，获得兴趣点的嵌入矩阵作为测试样本输入到训练后的指针网络中，依次选择输出概率最高的兴趣点，作为当前路线的下一个兴趣点，完成路径规划。本发明所述的路径规划方法利用深度学习实现旅游路线的自动生成，不仅为游客省时省钱，而且生成的路线更加可靠。

Description

一种基于知识图谱和指针网络的路径规划方法
技术领域
本发明涉及数据路径规划领域，具体涉及一种基于知识图谱和指针网络生成的路径规划方法。
背景技术
Sequence2Sequence(简称seq2seq)模型是RNN的一个重要的应用场景，顾名思义，它实现了把一个序列转换成另外一个序列的功能，并且不要求输入序列和输出序列等长。
最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分，即编码器、解码器以及连接两者的中间状态向量，编码器通过学习输入，将其编码成一个固定大小的状态向量S，继而将S传给解码器，解码器再通过对状态向量S的学习来进行输出。
基础的Seq2Seq是有很多弊端的，首先编码器将输入编码为固定大小状态向量的过程实际上是一个信息“信息有损压缩”的过程，如果信息量越大，那么这个转化向量的过程对信息的损失就越大，同时，随着sequence length的增加，意味着时间维度上的序列很长，RNN模型也会出现梯度弥散。最后，基础的模型连接编码器和解码器模块的组件仅仅是一个固定大小的状态向量，这使得解码器无法直接去关注到输入信息的更多细节。
因此，近来学术界提出了将注意力机制广泛应用于机器翻译、语音识别、图像标注等很多领域，之所以它这么受欢迎，是因为注意力机制给模型赋予了区分辨别的能力，例如，在机器翻译、语音识别应用中，为句子中的每个词赋予不同的权重，使神经网络模型的学习变得更加灵活，同时注意力机制本身可以做为一种对齐关系，解释翻译输入/输出句子之间的对齐关系。
注意力机制在本质上是模仿了人类观察物品的方式，人们在看一张图片的时候，除了从整体把握一幅图片之外，也会更加关注图片的某个局部信息，例如局部桌子的位置，商品的种类等等。这种机制能够有效地解决seq2seq模型中信息有损压缩问题，因为它能让模型能够更加关注那些对最当前有用的信息，因此能够有效地提升基于RNN(指针网络或GRU)的编码器+解码器模型的效果。
图卷积神经网络是一种能够聚合周围节点信息，并随着卷积层数的加深不断聚合高阶信息的深度学习方法。本发明将图神经网络运用于兴趣点的属性知识图谱，使得兴趣点节点周围的属性能够有效的聚合到节点自身的嵌入矩阵上面。
在传统的NLP问题中，采用seq2seq学习的方式去解决翻译问题，其输出向量的长度往往是字典的长度，而字典长度是事先已经定好了的。而在组合优化类问题中，比如TSP问题，输入是城市的坐标序列，输出也是城市的坐标序列，而每次求解的TSP问题城市规模n是不固定的。每次解码器的输出实际上是每个城市这次可能被选择的概率向量，其维度为n，和编码器输入的序列向量长度一致。现有旅游行程规划问题一般都建模成传统图论问题，不能很好地利用现有的大量旅游数据；其次传统地seq2seq模型不能处理输出纬度与输入维度等长的组合优化等问题。
发明内容
本发明提供了一种基于知识图谱和指针网络的路径规划方法，该路径规划方法将旅游图兴趣点的热度和游玩时间考虑在内，同时行程规划问题并不需要将旅游知识图谱中所有的兴趣点都访问到，而是只需要访问其中的一部分点即可，该路径规划方法还支持生成多日的路线。
一种基于知识图谱和指针网络的路径规划方法，包括：
(1)获取旅游图中兴趣点作为节点构建知识图谱，每个节点中包括兴趣点的四维信息，利用图神经网络对知识图谱中每个节点的四维信息进行聚合生成兴趣点的嵌入矩阵。
所述的旅游图中每m个兴趣点组成旅游线路的基本区域，每条旅游线路有n(n≤m)个兴趣点组成。
所述的四维信息包括中兴趣点的经度、纬度、热度和游玩时长。
所述的兴趣点的嵌入矩阵的计算公式具体为式(1)所示：
Hl+1＝RELU(WlD-1/2AD-1/2Hl) (1)
其中，D为兴趣点四维信息的度矩阵；A为兴趣点四维信的邻接矩阵；Hl为兴趣点的四维信息在图神经网络第l层的嵌入矩阵；Hl+1为兴趣点的四维信息在图神经网络第l+1层的嵌入矩阵；Wl为第l层的权重矩阵；RELU为激活函数。
所述的激活函数的计算公式为式(2)所示：
RELU(x)＝max(0,x) (2)
其中x指的是WlD-1/2AD-1/2Hl，因此x是一个N*Dl+1的矩阵，RELU函数会依次判断这个矩阵中每个元素的值，如果该元素的值大于0，那么就保留该值，否则就将该值设为0；N指的是知识图谱中节点的总数量，Dl+1指的是第l层的节点的嵌入矩阵的维度。
(2)将步骤(1)中得到的兴趣点的嵌入矩阵作为训练样本输入到指针网络，对指针网络进行训练，得到训练后的指针网络。
所述的对指针网络进行训练的过程，包括：
(2.1)将兴趣点的嵌入矩阵作为训练样本输入到指针网络的编码器中对进行处理，得到嵌入矩阵在编码器中每个单元隐藏层的状态向量；
所述的编码器中所有单元隐藏层的状态向量的公式为式(3)所示：
E＝[e1,…,ej,…,em] (3)
其中，0≤j≤m。
(2.2)在指针网络的解码器的第一个单元的外部输入为<Go>，将步骤(2.1)中得到的编码器最后单元隐藏层的状态向量作为解码器的输入，得到解码器中每个单元隐藏层的状态向量；
所述的解码器中所有单元隐藏层的状态向量的公式为式(4)所示
D＝[d1,…,dj,…,dm] (4)
其中，0≤j≤n≤m。
(2.3)将解码器中每个单元隐藏层的状态向量分别与编码器中每个单元隐藏层的状态向量进行相似度计算，其中编码器中相似度最高的隐藏层的状态向量所对应的兴趣点作为解码器的输出，直到输出概率最高的兴趣点所对应的输入为<Go>时，生成了一条完整的路线。
即当解码器的隐藏状态di和编码器的隐藏状态ej的相似度最高时，解码器的第i的单元将输出第j个隐藏状态所对应的兴趣点；
所述的相似度计算公式具体为式(5)所示：
Figure BDA0002377406220000031
Figure BDA0002377406220000041
其中，
Figure BDA0002377406220000042
为解码器相似度的向量；vT W1 W2均为要学习的权重矩阵；非线性激活函数
Figure BDA0002377406220000043
将输出值限制在(-1,1)区间；
Figure BDA0002377406220000044
为相似度的值；vT，ej和di的维度d自定义；W1 W2为d×d大小的且随机初始化的矩阵；
Figure BDA0002377406220000045
其维度和输入保持一致。
步骤(2.3)中，所述的编码器中相似度最高的隐藏层的状态向量所对应的兴趣点作为解码器的输出的计算公式为式(6)所示：
Figure BDA0002377406220000046
其中，pointi为编码器中相似度最高的隐藏层的状态向量所对应的兴趣点。
(2.4)计算解码器中所有单元的损失函数之和，利用基于梯度下降的优化算法迭代求解直至损失值收敛，得到训练后的指针网络；
所述的损失函数的计算公式为式(7)所示：
Figure BDA0002377406220000047
其中，
Figure BDA0002377406220000048
指的是解码器第i个单元的标签向量，它是一个one-hot的向量，
Figure BDA0002377406220000049
是解码器第i个单元预测出来的概率向量,降低上述交叉熵损函数的值，会使得标签向量和概率向量逐渐逼近。
(3)针对旅游图中待测试的兴趣点，按照步骤(1)获得兴趣点的嵌入矩阵作为测试样本输入到步骤(2)中训练后的指针网络中，依次选择输出概率最高的兴趣点，作为当前路线的下一个兴趣点，完成路径规划。
本发明所具有的的有益效果：
(1)本发明所述的基于知识图谱和指针网络的路径规划方法利用深度学习实现旅游路线的自动生成，不仅为游客省时省钱，而且生成的路线更加可靠。
(2)本发明所述的基于知识图谱和指针网络的路径规划方法能够有效利用旅游大数据构建旅游知识图谱，通过旅游知识图谱中丰富的旅游知识，能够在生成一条路线的时候充分考虑诸如热度、游玩时间等有关于兴趣点的丰富信息，因此更有可能生成一条好的游玩路线。
附图说明
图1为本发明所述的基于知识图谱和指针网络的路径规划方法中旅游知识图谱中的一个子图；其中，x为兴趣点的经度；y为兴趣点的纬度；r为兴趣点的热度；c为兴趣点的游玩时长。
图2为本发明所述的基于知识图谱和指针网络的路径规划方法的流程示意图。
图3本发明具体实施方式中路径规划示意图；其中，当存在编号为0～9的10个兴趣点时，自动模拟出6->0->7->8的旅游路线。
具体实施方式
为使发明的目的、技术方案和有点表达得更加清楚明白，下面结合附图及具体实施案例对本发明做进一步详细说明。
如图1所示，首先构建的旅游知识图谱的一个子图，它代表着一个兴趣点由四个基本信息组成，即x，y，r，c(经度，纬度，游玩热度，游玩时间)，当前例子中，的旅游知识图谱总共有10个兴趣点，编号为0到9，以下每一行代表一个兴趣点的四维数据(x,y,r,c)，
0:0.359507900573786 0.43703195379934145 0.69763119592726490.06022547162926983
1:0.6667667154456677 0.6706378696181594 0.21038256107384090.1289262976548533
2:0.31542835092418386 0.3637107709426226 0.57019677041787960.43860151346232035
3:0.9883738380592262 0.10204481074802807 0.20887675609483470.16130951788499626
4:0.6531083254653984 0.2532916025397821 0.46631077285630630.24442559200160274
5:0.15896958364551972 0.11037514116430513 0.65632958946527340.1381829513486138
6:0.1965823616800535 0.3687251706609641 0.82099322984793510.09710127579306127
7:0.8379449074988039 0.09609840789396307 0.97645946501339580.4686512016477016
8:0.9767610881903371 0.604845519745046 0.73926357939830170.039187792254320675
9:0.2828069625764096 0.1201965612131689 0.296140197522144930.11872771895424405
利用图神经网络，在该知识图谱中经过图卷积得到每个兴趣点的嵌入矩阵，在这个例子中的图卷积总共有两层，即0≤l≤2，其中H0∈RN*1指的是图卷积的原始输入，在这里就是指的就是(x,y,r,c),然后经过图卷积得到H1∈RN*16和H2∈RN*16分别是图神经网络第一个隐藏层和最二个隐藏层的状态矩阵，矩阵中的每一行代表旅游知识图谱中每一个兴趣点的嵌入矩阵，最后会选取第二个隐藏层的状态向量矩阵作为指针网络的输入。
所述的指针网络包括编码器和解码器，所述的编码器和解码器均为长短期记忆网络，所述的长短期记忆网络的每个单元包括式(8)所示公式：
Figure BDA0002377406220000061
其中，
Figure BDA0002377406220000062
为激活函数，可以将值压缩到0～1；
Figure BDA0002377406220000063
为另一个激活函数，可以将值压缩到-1～1，Wf，Wi，Wo，
Figure BDA0002377406220000064
分别是指针网络的遗忘门，输入门，输出门和计算记忆单元的权重矩阵，bi，bf，bo，
Figure BDA0002377406220000065
分别是指针网络的遗忘门，输入门，输出门和计算记忆单元的的偏置量，xt指的是第t个单元的输入，ht-1指的是第t-1个单元输出的隐藏层向量，它们的维度分别是din和dhid；ot，ft，
Figure BDA0002377406220000066
指的是第t个单元的遗忘门，输入门和输出门向量，向量中的每个值的取值范围是0～1之间。
在训练过程中，输入向量是4维，LSTM的hidden_size为128维，模型相关的参数都按照区间为(-1,1)的均匀分布随机初始化，包括W1，W2以及LSTM中的Wf，Wi，Wo，Wc，bf，bi，bo，bc，Wl，优化方法采用Adam算法,，训练时优化批次大小(batchsize)设置为128,学习率设置为0.001，为了防止梯度***问题，设置最大梯度大小为5，同时为了保证能够尽可能地取得最优地解码结果，decoder还采用了beam search的方法，beam_width设置为2，迭代的最大次数设置为30000。
如图2所示，指针网络的编码器模块，每个单元的输入是上一个步骤中图神经网络输出的第二个隐藏层的状态向量矩阵H2∈RN*16中的某一行，这其中每一行代表着一个兴趣点的嵌入矩阵；在编码器模块会依次输入0～9这9个兴趣点的嵌入矩阵(即xt)，由于空间有限，这里只画出了其中四个兴趣点作为示例，编码器的每个单元都会输出隐藏层向量d1，d2…，d9，d10；编码器的最后一个单元会输出128维的状态向量作为解码器的输入。
指针网络的解码器模块，第一个单元的输入是随机初始化的16维的<Go>向量，然后初始隐藏层向量就是编码器模块128维的context vector；然后就会依次得到e1，e2，e3，e4这四个解码器的隐藏层向量，这每个隐藏层的状态向量都会与d1，d2…，d9，d10依次做一次相似度计算，最终得出与e1，e2，e3，4相似度最高的分别是6，0，7，8这四个点，如图3所示，最终就输出了6->0->7->8这条旅游路线。
上述的对实施例的描述是为便于本技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明，熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对上述实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动，因此，本发明不限于上述实施例，本领域技术人员根据本发明的揭示，对于本发明做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于知识图谱和指针网络的路径规划方法，其特征在于，包括：
(1)获取旅游图中兴趣点作为节点构建知识图谱，每个节点中包括兴趣点的四维信息，利用图神经网络对知识图谱中每个节点的四维信息进行聚合生成兴趣点的嵌入矩阵；
(2)将步骤(1)中得到的兴趣点的嵌入矩阵作为训练样本输入到指针网络，对指针网络进行训练，得到训练后的指针网络；
(3)针对旅游图中待测试的兴趣点，按照步骤(1)获得兴趣点的嵌入矩阵作为测试样本输入到步骤(2)中训练后的指针网络中，依次选择输出概率最高的兴趣点，作为当前路线的下一个兴趣点，完成路径规划。
2.根据权利要请求1所述的基于知识图谱和指针网络的路径规划方法，其特征在于，步骤(1)中，所述的四维信息包括中兴趣点的经度、纬度、热度和游玩时长。
3.根据权利要请求1所述的基于知识图谱和指针网络的路径规划方法，其特征在于，步骤(1)中，所述的兴趣点的嵌入矩阵的计算公式具体为式(1)所示：
Hl+1＝RELU(WlD-1/2AD-1/2Hl) (1)
其中，D为兴趣点四维信息的度矩阵；A为兴趣点四维信的邻接矩阵；Hl为兴趣点的四维信息在图神经网络第l层的嵌入矩阵；Hl+1为兴趣点的四维信息在图神经网络第l+1层的嵌入矩阵；Wl为第l层的权重矩阵；RELU为激活函数；
所述的激活函数的计算公式为式(2)所示：
RELU(x)＝max(0,x) (2)
其中x指的是WlD-1/2AD-1/2Hl，因此x是一个N*Dl+1的矩阵，RELU函数会依次判断这个矩阵中每个元素的值，如果该元素的值大于0，那么就保留该值，否则就将该值设为0；N指的是知识图谱中节点的总数量，Dl+1指的是第l层的节点的嵌入矩阵的维度。
4.根据权利要请求1所述的基于知识图谱和指针网络的路径规划方法，其特征在于，步骤(2)中，所述的对指针网络进行训练的过程，包括：
(2.1)将兴趣点的嵌入矩阵作为训练样本输入到指针网络的编码器中对进行处理，得到嵌入矩阵在编码器中每个单元隐藏层的状态向量；
所述的编码器中所有单元隐藏层的状态向量的公式为式(3)所示：
E＝[e1,…,ej,…,em] (3)
其中，0≤j≤m；
(2.2)在指针网络的解码器的第一个单元的外部输入为<Go>，将步骤(2.1)中得到的编码器最后单元隐藏层的状态向量作为解码器的输入，得到解码器中每个单元隐藏层的状态向量；
所述的解码器中所有单元隐藏层的状态向量的公式为式(4)所示
D＝[d1,…,dj,…,dn] (4)
其中，0≤j≤n≤m；
(2.3)将解码器中每个单元隐藏层的状态向量分别与编码器中每个单元隐藏层的状态向量进行相似度计算，其中编码器中相似度最高的隐藏层的状态向量所对应的兴趣点作为解码器的输出，直到输出概率最高的兴趣点所对应的输入为<Go>时，生成了一条完整的路线；
(2.4)计算解码器中所有单元的损失函数之和，利用基于梯度下降的优化算法迭代求解直至损失值收敛，得到训练后的指针网络。
5.根据权利要请求4所述的基于知识图谱和指针网络的路径规划方法，其特征在于，步骤(2.3)中，所述的相似度计算公式具体为式(5)所示：
Figure FDA0002377406210000021
Figure FDA0002377406210000022
其中，
Figure FDA0002377406210000023
为解码器相似度的向量；vT W1W2均为要学习的权重矩阵；非线性激活函数
Figure FDA0002377406210000024
将输出值限制在(-1,1)区间；
Figure FDA0002377406210000025
为相似度的值；vT，ej和di的维度d自定义；W1 W2为d×d大小的且随机初始化的矩阵；
Figure FDA0002377406210000026
其维度和输入保持一致。
6.根据权利要请求4或5任一项所述的基于知识图谱和指针网络的路径规划方法，其特征在于，步骤(2.3)中，所述的编码器中相似度最高的隐藏层的状态向量所对应的兴趣点作为解码器的输出的计算公式为式(6)所示：
Figure FDA0002377406210000031
其中，pointi为编码器中相似度最高的隐藏层的状态向量所对应的兴趣点。
7.根据权利要请求4所述的基于知识图谱和指针网络的路径规划方法，其特征在于，步骤(2.4)中，所述的损失函数的计算公式为式(7)所示：
Figure FDA0002377406210000032
其中，
Figure FDA0002377406210000033
指的是解码器第i个单元的标签向量，它是一个one-hot的向量；
Figure FDA0002377406210000034
是解码器第i个单元预测出来的概率向量,降低上述交叉熵损函数的值，会使得标签向量和概率向量逐渐逼近。
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