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作者：马浩宇;冯淇;许俊奎;钱海忠;
单位：河南大学空间基准全国重点实验室遥感与空间信息工程学院地理科学与工程学部;河南省时空大数据产业技术研究院(河南大学);网络空间部队信息工程大学;
摘要：针对传统方法在大规模道路网数据结构转化及神经网络输入过程计算复杂且重复，导致效率低下的问题，该文提出结合知识图谱的图神经网络算法，不仅能够以图数据形式高效存储道路网信息，还具备动态更新和动态特征提取的能力，能够实时适应道路网数据的变化；充分发挥图神经网络强大的学习能力，进一步优化了道路网选取过程。实验结果表明，与传统方法相比，该方法一定程度上提高了道路数据网利用效率，同时保持了90%以上的选取准确率，为大规模道路网数据处理提供了一种新的解决方案，具有显著参考价值和应用前景。
关键词：道路网;;知识图谱;;图神经网络;;道路选取
基金资助：国家自然科学基金面上项目(42271463);; 河南省高等学校重点科研项目(22B42001)
