用于铁路运营设备故障知识图谱补全的混合语义-结构图神经网络

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Hybrid semantic-structural graph neural network for fault knowledge graph completion in railway operational equipment

知识图谱补全；语义-结构融合；铁路故障诊断；动态权重分配；多视图图编码

　　铁路系统作为现代交通运输的重要组成部分，其运营设备的故障诊断、预测和维护规划对于保障运输安全、提升运营效率具有至关重要的意义。然而，随着铁路网络的扩展和技术的更新，铁路运营设备的故障知识图谱（Fault Knowledge Graphs, FKGs）往往面临数据不完整和结构不一致的问题，这直接限制了其在实际应用中的效果。为了解决这一问题，本文提出了一种融合语义与结构信息的图神经网络模型——混合语义-结构图神经网络（Hybrid S-GNN），旨在通过更全面地捕捉铁路设备故障数据中的语义和结构特征，提高知识图谱的完整性与推理能力。

在现代铁路系统中，设备的复杂性和多样性使得故障现象更加多样化，传统的故障管理方法难以有效应对这种复杂性。因此，构建一个能够准确反映设备故障信息的知识图谱成为了一项关键任务。然而，实际应用中的故障数据往往存在诸多挑战，例如数据来源的异构性、信息的不完整性以及数据质量的参差不齐。这些因素导致了现有知识图谱在进行故障推理和预测时，常常出现偏差或缺失。此外，铁路系统的运行环境多变，设备故障的模式也在不断演变，使得静态的知识图谱难以满足实际需求。

针对上述问题，本文提出的Hybrid S-GNN模型通过结合语义和结构信息，提供了一种更加灵活和强大的解决方案。该模型由四个核心模块组成：语义编码模块、结构编码模块、语义-结构融合模块以及优化预测模块。语义编码模块通过上下文增强和动态权重分配机制，提升了文本故障数据的表示能力，使其能够更准确地捕捉故障描述中的关键语义信息。结构编码模块则采用多视角结构编码策略，融合了局部邻域聚合、全局路径编码以及关系感知调整，从而全面刻画知识图谱中的结构依赖关系。语义-结构融合模块利用注意力机制，有效平衡语义与结构信息的贡献，使得模型能够在复杂的故障场景中进行更精准的推理。优化预测模块则引入了基于边距的排序损失和上下文感知的负采样策略，以提高模型在预测缺失实体或关系时的准确性。

在实际应用中，铁路故障知识图谱不仅包含大量的结构信息，还蕴含丰富的语义内容。例如，故障事件可能涉及详细的描述、诊断过程、环境因素以及修复建议等文本信息。这些文本数据能够提供重要的上下文信息，有助于更深入地理解故障的成因和发展趋势。然而，传统的结构嵌入模型往往忽略了这些语义信息，导致在进行故障推理时存在一定的局限性。因此，如何有效融合语义和结构信息，成为提升铁路故障知识图谱性能的关键。

本文的研究成果表明，Hybrid S-GNN在多个方面都表现出显著的优势。首先，该模型在真实世界的铁路故障知识图谱数据集上取得了优异的性能表现，其Hits@10指标达到80.5%，均值倒数排名（Mean Reciprocal Rank, MRR）为0.640，分别比现有最先进的基线模型高出5.8%和6.1%。这说明Hybrid S-GNN在故障知识图谱补全任务中具有更高的准确性和鲁棒性。其次，通过消融实验，验证了每个模块在模型整体性能中的关键作用，进一步证明了语义与结构信息融合的必要性。此外，本文还探讨了模型在不同应用场景下的泛化能力，包括在电力系统故障知识图谱和公共基准数据集上的跨域验证，结果显示Hybrid S-GNN具有良好的适应性和可迁移性。

Hybrid S-GNN的研究不仅推动了知识图谱补全技术的发展，还为铁路系统的智能化运维提供了新的思路和方法。通过提高故障知识图谱的完整性，该模型有助于实现更加主动、数据驱动和上下文感知的故障诊断与预测维护策略，从而有效降低故障带来的风险和经济损失。同时，该模型的设计理念也为其他关键基础设施领域的故障管理提供了借鉴，特别是在处理复杂、异构和动态变化的故障数据方面。

在实际应用中，铁路系统的故障数据通常来源于多种渠道，包括维护日志、检测报告、传感器警报和专家标注等。这些数据具有高度的异构性和不一致性，给知识图谱的构建带来了挑战。传统的知识图谱补全方法主要依赖于结构信息，忽略了文本数据中的语义内容，导致模型在处理复杂故障场景时存在一定的局限性。因此，本文提出了一种新的方法，将语义信息与结构信息进行深度融合，以提升模型的推理能力和预测准确性。

Hybrid S-GNN的语义编码模块通过引入上下文增强和动态权重分配机制，能够更有效地提取文本故障数据中的关键信息。上下文增强机制通过分析文本中的上下文关系，提升了故障描述的表示能力，使其能够更好地捕捉故障现象的语义特征。动态权重分配策略则根据不同的故障场景，自动调整各个特征的重要性，从而优化模型的性能。这种机制不仅提高了模型对文本数据的处理能力，还增强了其对噪声和不完整数据的鲁棒性。

结构编码模块则通过多视角结构编码策略，全面捕捉知识图谱中的结构依赖关系。局部邻域聚合机制能够有效提取每个节点周围的结构信息，帮助模型理解设备之间的局部关系。全局路径编码机制则利用注意力网络，对知识图谱中的全局路径进行建模，从而捕捉更广泛的关系模式。关系感知调整策略则通过调整不同关系的权重，使模型能够更准确地反映设备故障之间的复杂关联。这些机制的结合，使得结构编码模块能够更全面地描述知识图谱的结构特征，从而提升模型的整体性能。

语义-结构融合模块利用注意力机制，将语义信息与结构信息进行有效结合。该模块通过动态调整语义和结构特征的权重，使得模型能够在复杂的故障场景中进行更精准的推理。这种融合策略不仅提高了模型的表达能力，还增强了其对多源数据的适应性，使其能够在不同的故障类型和场景中保持较高的预测准确性。

优化预测模块则通过引入基于边距的排序损失和上下文感知的负采样策略，进一步提升了模型的预测能力。基于边距的排序损失能够有效区分正确的三元组和错误的三元组，从而提高模型的排序能力。上下文感知的负采样策略则能够根据不同的上下文信息，动态生成具有代表性的负样本，提高模型的训练效率和泛化能力。这些优化策略的引入，使得Hybrid S-GNN在进行故障知识图谱补全时，能够更准确地预测缺失的实体或关系。

实验结果表明，Hybrid S-GNN在铁路故障知识图谱补全任务中表现出色。在真实世界的铁路故障数据集上，该模型在Hits@10和MRR指标上均优于现有的基线模型。此外，消融实验进一步验证了各个模块在模型整体性能中的关键作用，表明语义与结构信息的融合对于提升模型的预测能力具有重要意义。同时，跨域验证实验显示，Hybrid S-GNN在电力系统故障知识图谱和公共基准数据集上的表现也十分优异，这说明该模型具有良好的适应性和可迁移性。

本文的研究成果不仅为铁路系统的故障管理提供了新的技术手段，还为其他关键基础设施领域的故障分析和预测维护提供了借鉴。通过有效融合语义和结构信息，Hybrid S-GNN能够更好地应对复杂、异构和动态变化的故障数据，从而提升故障知识图谱的完整性和推理能力。未来的研究方向可以进一步探索如何在更大规模的故障数据集上优化模型的性能，以及如何将该模型应用于更广泛的工业场景中，以实现更高效的故障管理与预测维护。

总之，Hybrid S-GNN的提出为铁路故障知识图谱的补全提供了新的思路和方法。通过结合语义和结构信息，该模型能够更全面地捕捉故障数据的特征，从而提升故障诊断和预测的准确性。实验结果表明，该模型在多个方面都表现出显著的优势，不仅在铁路领域取得了优异的性能，还展示了其在其他领域的应用潜力。随着铁路系统的不断发展和技术的不断进步，Hybrid S-GNN的研究成果将为铁路运营的智能化和高效化提供有力支持。