数据更新方法、模型训练方法、装置、电子设备和介质制造方法及图纸

本公开提供了一种数据更新方法、模型训练方法、装置、电子设备和介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及深度学习、智慧城市和城市治理等技术领域。具体实现方案为：获取预设区域中的城市图数据，城市图数据包括节点集合、边集合和特征集合，节点集合包括中心节点，边集合包括中心节点所对应的邻域，邻域包括与中心节点具有连接边的其他节点，邻域对应一个目标区域，特征集合包括节点集合中的节点的节点特征；将目标区域划分为至少两个子区域，得到区域划分集合；对位于同一子区域中的所有节点对应的节点特征进行特征聚合，得到每个子区域的区域特征；基于区域划分集合中的子区域的区域特征对中心节点的节点特征进行更新，得到目标特征数据。特征数据。特征数据。

【技术实现步骤摘要】
数据更新方法、模型训练方法、装置、电子设备和介质


[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及深度学习、智慧城市和城市治理等
具体涉及一种数据更新方法、模型训练方法、装置、电子设备和介质。

技术介绍

[0002]随着全球城市化进程的不断加快推进，城市规模持续变大。为实现城市的长远发展，智慧城市逐渐兴起，城市智能计算对提升城市治理水平、提高公共服务质量及发展数字经济有重要意义。在城市智能计算中，相关技术中提出了可以对城市进行建模，并对各种城市实体(如区域、兴趣点、道路等)进行表征，将其转化为可计算向量表示，这样，可以简化城市智能计算的计算过程。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种数据更新方法、模型训练方法、装置、电子设备和介质。
[0004]根据本公开的第一方面，提供了一种数据更新方法，包括：
[0005]将目标区域划分为至少两个子区域，得到区域划分集合，其中，所述目标区域与中心节点的邻域相对应，所述邻域包括与所述中心节点具有连接边的其他节点，所述邻域中的节点对应的预设城市实体位于所述目标区域内；
[0006]基于所述邻域中的节点的节点特征生成每个子区域的区域特征；
[0007]基于所述区域划分集合中的子区域的区域特征，生成关系集合，所述关系集合包括与所述至少两个子区域一一对应的至少两个关系信息，所述关系信息用于表征所对应的子区域与其他子区域之间的关系信息；
[0008]基于所述关系集合和所述区域划分集合中的子区域的区域特征对所述中心节点的节点特征进行更新，得到目标特征数据。
[0009]根据本公开的第二方面，提供了一种模型训练方法，包括：
[0010]获取城市图数据，所述城市图数据包括节点集合、边集合和特征集合，所述节点集合包括所述预设区域中的预设城市实体对应的中心节点，所述边集合包括所述中心节点所对应的邻域，所述邻域包括所述节点集合中与所述中心节点具有连接边的其他节点，所述特征集合包括所述中心节点的节点特征，所述邻域对应所述预设区域中的一个目标区域，且所述邻域中的节点对应的预设城市实体位于所述目标区域内；
[0011]基于上述第一方面所述的数据更新方法对所述特征集合中每个中心节点的节点特征进行更新，得到目标特征集合，所述目标特征集合包括所述节点集合中每个节点的目标特征数据；
[0012]基于所述节点集合、所述边集合和所述目标特征集合对预先构建的初始城市指标生成模型进行训练，得到目标模型，其中，所述目标模型用于生成预设城市指标的评分值，其中，所述预设城市指标为与所述预设城市实体关联的城市指标。
[0013]根据本公开的第三方面，提供了一种数据更新装置，包括：
[0014]划分模块，用于将目标区域划分为至少两个子区域，得到区域划分集合，其中，所述目标区域与中心节点的邻域相对应，所述邻域包括与所述中心节点具有连接边的其他节点，所述邻域中的节点对应的预设城市实体位于所述目标区域内；
[0015]第一生成模块，用于基于所述邻域中的节点的节点特征生成每个子区域的区域特征；
[0016]第二生成模块，用于基于所述区域划分集合中的子区域的区域特征，生成关系集合，所述关系集合包括与所述至少两个子区域一一对应的至少两个关系信息，所述关系信息用于表征所对应的子区域与其他子区域之间的关系信息；
[0017]第一更新模块，用于基于所述关系集合和所述区域划分集合中的子区域的区域特征对所述中心节点的节点特征进行更新，得到目标特征数据。
[0018]根据本公开的第四方面，提供了一种模型训练装置，包括：
[0019]获取模块，用于获取城市图数据，所述城市图数据包括节点集合、边集合和特征集合，所述节点集合包括所述预设区域中的预设城市实体对应的中心节点，所述边集合包括所述中心节点所对应的邻域，所述邻域包括所述节点集合中与所述中心节点具有连接边的其他节点，所述特征集合包括所述中心节点的节点特征，所述邻域对应所述预设区域中的一个目标区域，且所述邻域中的节点对应的预设城市实体位于所述目标区域内；
[0020]第二更新模块，用于基于上述第一方面所述的数据更新方法对所述特征集合中每个中心节点的节点特征进行更新，得到目标特征集合，所述目标特征集合包括所述节点集合中每个节点的目标特征数据；
[0021]训练模块，用于基于所述节点集合、所述边集合和所述目标特征集合对预先构建的初始城市指标生成模型进行训练，得到目标模型，其中，所述目标模型用于生成预设城市指标的评分值，其中，所述预设城市指标为与所述预设城市实体关联的城市指标。
[0022]根据本公开的第五方面，提供了一种电子设备，包括：
[0023]至少一个处理器；以及
[0024]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0025]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述第一方面或第二方面所述的方法的步骤。
[0026]根据本公开的第六方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述第一方面和第二方面所述的方法的步骤。
[0027]根据本公开的第七方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述第一方面和第二方面所述的方法的步骤。
[0028]本公开实施例中，通过将目标区域划分为至少两个子区域，并基于节点特征生成每个子区域的区域特征，然后，基于子区域的区域特征生成不同子区域之间的关系信息，并基于所述关系信息和子区域的区域特征对所述中心节点的节点特征进行更新，得到目标特征数据。如此，一方面可以缓解在对中心节点的节点特征进行更新的过程中，因城市图数据中的空间异配性而导致所生成的目标特征数据的质量较差的问题，另一方面，本公开通过针对不同空间位置的节点的特征分别进行聚合，从而可以确保在生成目标特征数据的过程
中能够充分考虑城市实体的空间信息，以挖掘相同拓扑结构下不同空间关系所带来的语义差异，进而提高所生成的目标特征数据的质量。
附图说明
[0029]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0030]图1是本公开实施例提供的一种数据更新方法的流程图之一；
[0031]图2是本公开实施例中对目标区域进行划分之后得到的子区域示意图；
[0032]图3是本公开实施例提供的一种更新生成方法的流程图之二；
[0033]图4是本公开实施例提供的一种模型训练方法的流程图；
[0034]图5是本公开实施例提供的一种数据更新装置的结构示意图；
[0035]图6是本公开实施例中的第一更新模块的结构示意图；
[0036]图7是本公开实施例中的更新子模块的结构示意图；
[0037]图8是本公开实施例提供的一种模型训练装置的结构示意图；
[0038]图9本公开实施例提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据更新方法，包括：将目标区域划分为至少两个子区域，得到区域划分集合，其中，所述目标区域与中心节点的邻域相对应，所述邻域包括与所述中心节点具有连接边的其他节点，所述邻域中的节点对应的预设城市实体位于所述目标区域内；基于所述邻域中的节点的节点特征生成每个子区域的区域特征；基于所述区域划分集合中的子区域的区域特征，生成关系集合，所述关系集合包括与所述至少两个子区域一一对应的至少两个关系信息，所述关系信息用于表征所对应的子区域与其他子区域之间的关系信息；基于所述关系集合和所述区域划分集合中的子区域的区域特征对所述中心节点的节点特征进行更新，得到目标特征数据。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述关系信息包括共性信息和差异信息，所述共性信息用于表征所对应的子区域与其他子区域之间的公共信息，所述差异信息用于表征所对应的子区域与其他子区域之间的差异信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述区域划分集合中的子区域的区域特征，生成关系集合，包括：计算目标子区域的区域特征与所述区域划分集合中每个子区域的区域特征的相似度，得到所述共性信息，其中，所述共性信息包括与所述至少两个子区域一一对应的至少两个相似度信息，所述目标子区域为所述区域划分集合中的任意一个子区域。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述区域划分集合中的子区域的区域特征，生成关系集合，包括：计算目标子区域的区域特征与所述区域划分集合中每个子区域的区域特征的差异度，得到所述差异信息，所述差异信息包括与所述至少两个子区域一一对应的至少两个差异度信息，所述目标子区域为所述区域划分集合中的任意一个子区域，所述目标子区域为所述区域划分集合中的任意一个子区域。5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述关系集合和所述区域划分集合中的子区域的区域特征对所述中心节点的节点特征进行更新，得到目标特征数据，包括：基于所述关系集合对每个子区域的区域特征进行更新，得到每个子区域的目标区域特征；基于所述区域划分集合中的子区域的目标区域特征对所述中心节点的节点特征进行更新，得到目标特征数据。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述关系集合对每个子区域的区域特征进行更新，得到每个子区域的目标区域特征，包括：基于所述关系集合中的共性信息对每个子区域的区域特征进行更新，得到每个子区域的第一特征；基于所述关系集合中的差异信息对每个子区域的区域特征进行更新，得到每个子区域的第二特征；对每个子区域的第一特征和第二特征进行加权求和，得到每个子区域的目标区域特征。7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述将所述目标区域划分为至少两个子区域，得
到区域划分集合，包括：基于目标划分方式对所述目标区域进行M重区域划分，得到所述区域划分集合，所述区域划分集合包括与所述M重区域划分一一对应的M个区域划分子集合，每个区域划分子集合包括至少两个子区域，所述M重区域划分中的不同重划分所对应的划分参数不同，所述M为大于1的整数，所述划分参数包括以下至少一项：分割线在所述目标区域中的位置参数和不同分割线之间的距离参数。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述目标划分方式包括第一子划分方式和第二子划分方式，基于目标划分方式对所述目标区域进行M重区域划分中的第i重划分，包括：以目标位置点为中心按照所述第一子划分方式将所述目标区域划分为至少两个扇形子区域，得到第一区域组，所述第一区域组包括所述至少两个扇形子区域和中心子区域，所述中心子区域为所述目标位置点所在区域；以目标位置点为中心按照所述第二子划分方式将所述目标区域划分为至少两个环形子区域，得到第二区域组，所述第二区域组包括所述至少两个环形子区域和所述中心子区域；其中，所述目标位置点为所述中心节点所对应的预设城市实体在所述目标区域中的位置点，第i个区域划分子集合包括所述第一区域组和所述第二区域组，所述第i个区域划分子集合为所述M个区域划分子集合中，与所述第i重划分对应的区域划分子集合，在不同重划分中所述第一子划分方式的所述位置参数不同，在不同重划分中所述第二子划分方式的所述距离参数不同。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述区域划分集合中的子区域的目标区域特征对所述中心节点的节点特征进行更新，得到目标特征数据，包括：分别对每个第一子区域组中的子区域的目标区域特征进行融合，得到M个第一特征数据，所述M个第一特征数据与所述M个区域划分子集合一一对应；分别对每个第二子区域组中的子区域的目标区域特征进行融合，得到M个第二特征数据，所述M个第二特征数据与所述M个区域划分子集合一一对应；基于所述M个第一特征数据和所述M个第二特征数据对所述中心节点的节点特征进行更新，得到所述目标特征数据。10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述分别对每个第一子区域组中的子区域的目标区域特征进行融合，得到M个第一特征数据，包括：分别对每个第一子区域组内的子区域的目标区域特征进行特征拼接，得到所述M个第一特征数据。11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述分别对每个第二子区域组中的子区域的目标区域特征进行融合，得到M个第二特征数据，包括：分别对每个第二子区域组内的子区域的目标区域特征进行特征拼接，得到所述M个第二特征数据。12.根据权利要求9所述的方法，其中，所述基于所述M个第一特征数据和所述M个第二特征数据对所述中心节点的节点特征进行更新，得到所述目标特征数据，包括：对所述M个第一特征数据进行特征拼接，得到第一更新特征；对所述M个第二特征数据进行特征拼接，得到第二更新特征
对所述第一更新特征和所述第二更新特征进行加权求和，得到所述目标特征数据。13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述特征集合生成每个子区域的区域特征，包括：对位于同一子区域中的所有节点对应的节点特征进行特征聚合，得到每个子区域的区域特征。14.一种模型训练方法，包括：获取城市图数据，所述城市图数据包括节点集合、边集合和特征集合，所述节点集合包括所述预设区域中的预设城市实体对应的中心节点，所述边集合包括所述中心节点所对应的邻域，所述邻域包括所述节点集合中与所述中心节点具有连接边的其他节点，所述特征集合包括所述中心节点的节点特征，所述邻域对应所述预设区域中的一个目标区域，且所述邻域中的节点对应的预设城市实体位于所述目标区域内；基于权利要求1
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13中任意一项所述的数据更新方法对所述特征集合中每个中心节点的节点特征进行更新，得到目标特征集合，所述目标特征集合包括所述节点集合中每个节点的目标特征数据；基于所述节点集合、所述边集合和所述目标特征集合对预先构建的初始城市指标生成模型进行训练，得到目标模型，其中，所述目标模型用于生成预设城市指标的评分值，其中，所述预设城市指标为与所述预设城市实体关联的城市指标。15.一种数据更新装置，包括：划分模块，用于将目标区域划分为至少两个子区域，得到区域划分集合，其中，所述目标区域与中心节点的邻域相对应，所述邻域包括与所述中心节点具有连接...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖淙曦，黄际洲，周景博，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：