一种基于多智能体的跨平台多维数据融合系统的制作方法

本发明涉及多智能体协同处理与跨平台多维数据融合，尤其涉及一种基于多智能体的跨平台多维数据融合系统。

背景技术：

1、随着政务平台、业务系统、物联网平台和互联网服务平台持续积累对象标识、时间记录、空间位置、业务属性及来源凭证，多平台之间的数据结构、字段命名、采集周期和可信程度存在差异。现有跨平台数据融合方法多采用字段映射、规则匹配、相似度计算或固定权重聚合，对多个平台记录进行对应关系判断，再将判定一致的数据合并为统一对象记录。

2、现有方法常将支持同一对象关系的数据与反对同一对象关系的数据置于同一处理通道，难以保留证据方向差异。候选对象对应边发生竞争关系或数据互斥关系时，固定注意力权重容易将冲突消息继续传播至相邻候选关系。单个证据组对不同数据维度造成的状态变化缺少独立计算，无法按对象维度定位冲突责任，也难以依据责任大小调整后续传播范围和传播强度。

3、同一平台对象连接多个候选融合对象、同一候选融合对象连接同一平台内多个对象时，现有方法缺少局部竞争筛选过程，多个冲突候选关系容易共同进入融合结果。新增跨平台数据到达后，现有方法还存在整图重复计算、历史来源记录覆盖和受影响关系定位不准确的问题，影响跨平台多维数据融合结果的可追溯性与更新效率。因此，如何提供一种基于多智能体的跨平台多维数据融合系统是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出一种基于多智能体的跨平台多维数据融合系统，本发明通过证据分组、冲突责任分析和局部注意力修正完成候选对象关系筛选与数据融合，具备冲突识别准确、融合结果可靠和更新效率高的优点。

2、根据本发明实施例的一种基于多智能体的跨平台多维数据融合系统，包括：

3、数据处理模块，用于读取跨平台数据，由多个智能体生成支持证据组和反对证据组；

4、图数据生成模块，用于依据跨平台数据建立对象融合图，将支持证据组和反对证据组绑定至对象融合图中的候选对象对应边；

5、初始传播模块，用于将对象融合图输入改进的gatv2模型，按照支持标记和反对标记分别计算候选对象对应边的注意力系数，对对应邻接消息分别执行加权聚合，生成支持关系表示、反对关系表示和候选关系初始状态；

6、冲突识别模块，用于依据候选关系初始状态，将存在竞争关系或数据互斥关系的候选对象对应边划入冲突组；

7、责任分析模块，用于依次暂时剥离冲突组内的证据组，重新计算受影响候选对象对应边的注意力系数和候选关系状态，依据暂时剥离前后各数据维度的状态变化生成多维冲突责任向量；

8、传播修正模块，用于依据多维冲突责任向量生成维度传播许可向量，利用维度传播许可向量改写候选对象对应边的注意力传播参数，对冲突组执行第二轮局部图注意力传播，生成候选关系修正状态；

9、融合输出模块，用于依据候选关系修正状态筛选候选对象对应边，归集对应跨平台数据，生成跨平台多维数据融合结果。

10、可选的，所述生成支持证据组和反对证据组的操作包括：

11、按平台对象编号归集不同平台的跨平台数据；

12、将归集后的跨平台数据分配至若干个智能体，按数据维度比对对应数据记录，生成携带候选关系编号、数据维度和来源记录编号的智能体核验记录；

13、将核验一致的智能体核验记录划入支持证据记录，将核验冲突的智能体核验记录划入反对证据记录；

14、按候选关系编号分别归集支持证据记录和反对证据记录，生成支持证据组和反对证据组。

15、可选的，所述建立对象融合图并绑定支持证据组和反对证据组的操作包括：

16、基于平台对象编号分别建立平台对象节点，为平台对象节点配置对应的数据维度和来源记录编号；

17、基于候选关系编号建立候选融合对象节点，将同一候选关系编号对应的平台对象节点连接至候选融合对象节点，形成配置候选关系编号的候选对象对应边；

18、按照候选关系编号的一致关系，将支持证据组和反对证据组绑定至对应候选对象对应边，生成对象融合图。

19、可选的，所述生成支持关系表示、反对关系表示和候选关系初始状态的操作包括：

20、根据候选对象对应边绑定的支持证据组和反对证据组，分别生成支持邻接消息集合和反对邻接消息集合；

21、将对象融合图输入改进的gatv2模型，在同一候选融合对象节点关联的候选对象对应边之间，分别依据支持邻接消息集合和反对邻接消息集合计算支持注意力系数和反对注意力系数；

22、依据支持注意力系数对支持邻接消息集合执行加权聚合，生成支持关系表示，依据反对注意力系数对反对邻接消息集合执行加权聚合，生成反对关系表示；

23、组合支持关系表示和反对关系表示，生成候选关系初始状态。

24、可选的，所述依据候选关系初始状态划分冲突组的操作包括：

25、按照候选关系编号和数据维度确定候选关系初始状态对应的候选对象对应边；

26、将连接同一平台对象节点且对应不同候选融合对象节点的候选对象对应边，以及连接同一候选融合对象节点且对应同一平台中不同平台对象节点的候选对象对应边，标记为竞争候选边；

27、依据预设数据互斥规则，比对同一候选关系编号和同一数据维度下候选对象对应边关联的数据字段值，将符合数据互斥规则的候选对象对应边标记为数据互斥候选边；

28、按照共享平台对象节点、共享候选融合对象节点和数据互斥关系归集竞争候选边与数据互斥候选边，为归集后的候选对象对应边配置冲突组编号，形成冲突组。

29、可选的，所述依次暂时剥离冲突组内的证据组并重新计算候选关系状态的操作包括：

30、按照冲突组编号、证据组编号、候选关系编号和数据维度保存剥离前候选关系状态和剥离后候选关系状态，将当前证据组恢复至参与传播状态后处理下一证据组；

31、从与当前证据组类型相同的邻接消息集合中排除当前证据组对应的邻接消息，按照冲突组内的共享节点关系和数据互斥关系确定受影响候选对象对应边；

32、重新计算受影响数据维度下的支持注意力系数和反对注意力系数，生成剥离后候选关系状态；

33、保存当前证据组对应的剥离前候选关系状态和剥离后候选关系状态，恢复当前证据组后处理下一证据组。

34、可选的，所述生成多维冲突责任向量的操作包括：

35、按照冲突组编号、证据组编号、候选关系编号和数据维度，将剥离前候选关系状态与剥离后候选关系状态配对；

36、支持证据组提取配对状态中的支持传播支路状态分量，反对证据组提取配对状态中的反对传播支路状态分量，基于提取的状态分量生成状态差分向量，对状态差分向量执行范数运算，得到候选关系状态变化量；

37、按照证据组编号和数据维度归集同一证据组对应的候选关系状态变化量，生成证据组维度变化量；

38、在同一冲突组和同一数据维度下对各证据组维度变化量执行归一化，生成维度责任值；

39、按照数据维度顺序排列同一证据组对应的维度责任值，生成多维冲突责任向量。

40、可选的，所述生成维度传播许可向量并改写注意力传播参数的操作包括：

41、在同一冲突组和同一数据维度下，依据各证据组的维度责任值确定责任中心值和责任离散值，基于责任中心值和责任离散值对各维度责任值执行标准化，生成维度责任标准值；

42、将维度责任标准值输入单调递减的非线性许可映射，按照预设许可下限和预设许可上限截断映射结果，生成维度传播许可值，按照数据维度顺序排列同一证据组对应的维度传播许可值，形成维度传播许可向量；

43、按照证据组编号和数据维度，对维度传播许可值执行对数变换，生成注意力传播偏置项，将支持证据组对应的注意力传播偏置项叠加至对应支持注意力分数，将反对证据组对应的注意力传播偏置项叠加至对应反对注意力分数；

44、在同一候选融合对象节点和同一数据维度下，分别对叠加注意力传播偏置项后的支持注意力分数和反对注意力分数执行归一化，生成改写后支持注意力系数和改写后反对注意力系数。

45、可选的，所述生成候选关系修正状态的操作包括：

46、按照冲突组编号，从对象融合图中提取冲突组内的候选对象对应边及其连接的平台对象节点和候选融合对象节点，形成冲突局部子图；

47、在冲突局部子图中，依据改写后支持注意力系数和改写后反对注意力系数，分别对支持邻接消息和反对邻接消息执行第二轮局部图注意力传播，生成修正支持关系表示和修正反对关系表示；

48、按照数据维度组合修正支持关系表示和修正反对关系表示，更新冲突组内对应的候选关系初始状态，生成候选关系修正状态。

49、可选的，所述生成跨平台多维数据融合结果的操作包括：

50、按照候选关系编号和数据维度，基于修正支持关系表示和修正反对关系表示生成维度支持得分和维度反对得分；

51、筛选维度支持得分高于维度反对得分的数据维度数量达到预设融合维度数量的候选对象对应边；

52、同一冲突组内存在两个及以上个筛选出的候选对象对应边时，按照对应数据维度数量和两类得分累计差值排序，保留排序首位的候选对象对应边，排序相同的候选对象对应边不参与本次融合；

53、按照候选关系编号归集保留的候选对象对应边关联的跨平台数据，按数据维度生成跨平台多维数据融合结果并回填至对象融合图，依据新增跨平台数据更新对应平台对象节点和候选关系状态。

54、本发明的有益效果是：

55、（1）本发明将支持证据组和反对证据组分别绑定至候选对象对应边，并在改进gatv2模型中分别计算两类注意力系数，保留不同证据方向的传播差异，减少相互抵消造成的对象关系误判，提高跨平台对象对应关系识别准确度。

56、（2）本发明通过冲突组划分、证据组暂时剥离、候选关系状态回算和多维冲突责任向量生成，定位不同证据组在各数据维度中的冲突影响，并依据维度传播许可向量改写注意力传播参数，降低高责任冲突证据对局部图传播过程的干扰。

57、（3）本发明对冲突局部子图执行第二轮图注意力传播，依据修正后的支持关系表示和反对关系表示筛选候选对象对应边，闭合同一冲突组内的竞争候选关系；新增跨平台数据到达后，仅更新关联平台对象节点及受影响候选关系，减少整图重复计算，保持融合数据与来源记录之间的追溯关系。