一种多源异构多模态数据的知识融合方法及系统

本发明公开了一种多源异构多模态数据的知识融合方法，包括：步骤1：对来自不同来源的数据进行预处理和标准化，确保数据的质量和一致性；步骤2：对不同模态的数据进行特征提取，生成统一的向量表示；步骤3：将高维特征向量降维到低维空间，以减少计算开销；步骤4：将不同模态的数据对齐，使其在同一语义空间中进行表示和处理；步骤5：使用图神经网络进行融合表示学习，生成综合特征表示；步骤6：将融合后的特征表示整合到知识图谱中，形成统一的知识结构。本发明在提升数据处理和融合效率、降低计算成本方面具有显著优势。