一种多源异构数据融合的知识图谱方法及系统

本发明涉及知识图谱技术领域，具体为一种多源异构数据融合的知识图谱方法及系统；方法步骤为：通过自编码器清洗多源数据，低秩分解与PCA去噪后动态加权标准化，GNN实体对齐及规范审批序列号认证；结合CNN/GNN提取文本、图像、传感器多模态特征，BiLSTM融合时序信息并加权聚合；采用BERT‑BiLSTM‑SelfAttention‑CRF识别实体，GCN推断关系，TransE嵌入实体关系至低维空间，存储至Neo4j支持实时查询；增量学习动态更新图谱；可视化展示构建的知识图谱。本发明形成从数据清洗、多模态融合、图谱构建到动态优化的完整闭环，确保知识图谱在多源异构场景下的全面性、精确性与可扩展性。