一种基于图神经网络的知识图谱分类方法及系统

本发明属于知识图谱分类技术领域，公开了一种基于图神经网络的知识图谱分类方法及系统。所述的方法包括如下步骤：构建命名实体及实体关系提取模型和知识图谱分类模型；采集实时知识图谱数据和对应领域的若干实时知识数据；使用命名实体及实体关系提取模型，提取每一实时知识数据的若干实时扩展命名实体及若干实时扩展实体关系；对实时知识图谱数据进行语义扩展，得到语义扩展后实时知识图谱数据；使用知识图谱分类模型，对语义扩展后实时知识图谱数据进行知识图谱分类，得到实时知识图谱分类结果，并对知识图谱分类模型进行持续更新。本发明解决了现有技术存在的分类效率低下和分类准确性不高的问题。