基于知识图谱的多源实体属性间关系挖掘方法

本发明提供了一种基于知识图谱的多源实体属性间关系挖掘方法，通过结合知识图谱、社群检测、语义嵌入和聚类技术，实现多源实体属性关系的高效挖掘与整合。方法包括四个主要阶段，多源实体属性提取：从领域文本中提取实体及其属性信息，通过BIO标注和特征提取，获得结构化属性数据，多实体对齐：采用知识图谱嵌入方法对多源实体进行向量化，实现不同数据源中相同实体的统一识别，多源实体属性关系挖掘：构建簇内属性关系知识图谱，真值发现：通过社群检测算法和Expectation‑Maximization算法进行真值发现。该方法可在大规模、复杂数据环境下，对多源实体的属性关系进行精确识别，有效提升了多源数据整合的准确性和真值发现的效率，适用于智能问答、信息抽取等应用场景。