一种基于图神经网络的真值发现方法，包括源可靠性建模、观测值可信度建模和真值推断三步骤。首先构建一个包含源?观测值交互和源?源交互的图神经网络模型来学习源的可靠性嵌入；其次用一个基于平均值的聚合器聚合相关源的嵌入来获取观测值的可信度嵌入；最后使用这些观测值的嵌入和地面真值来学习分类器，估计出具有可能为真概率最高的观测值作为真值。本发明能够同时聚合源?观测值交互和源?源交互中的潜在因子，以学习源和观测值的嵌入，同时在模型中引入注意力机制，以学习语义上更丰富的嵌入，为真值发现提供更充分的证据，不仅可以处理分类型数据的冲突问题，还可以有效解决连续型数据的真值发现问题，提高真值发现方法的准确率。
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