一种基于全要素时变知识图谱的决策分析方法

本发明公开了一种基于全要素时变知识图谱的决策分析方法，涉及图谱分析技术领域，包括以下实施步骤：进入双曲捕捉端，通过实时采集不同来源的数据，并区分异常图谱；进入知识融合端，通过实时对实体进行语义消歧，实现知识融合并自动标识排序，进入实体识别端，通过双向的GRU神经网络层和多头注意力机制层，先学习局部信息，再根据局部信息学习到全局信息，实现分布式学习。该基于全要素时变知识图谱的决策分析方法，实时提取并提醒知识图谱决策分析中的异常，提高知识图谱的时效性和准确性，实时预测异常实体路径，使得知识融合便于对齐互补，优化决策分析来提升基于全要素时变知识图谱的路径搜索效率。