一种基于时态规则引导的时态知识图谱推理方法、设备及存储介质

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于时态规则引导的时态知识图谱推理方法、设备及存储介质。首先，基于查询四元组提取多跳历史子图，整合时间约束下的实体关联信息；其次，设计时间编码模型，通过周期性特征和可学习参数显式捕捉时间间隔对实体关系的影响；进一步，利用关系类型增强实体表示，并结合图结构编码与时态注意力机制，动态更新实体嵌入以融合时空语义；随后，通过交叉注意力迭代生成时间关系序列，结合概率分布实现目标实体预测；最后，采用复合损失函数优化模型，并解析高置信度符号规则提供可解释性。本发明显著提升了时态知识图谱的推理精度，在事件预测、趋势分析等时间敏感场景中具备广泛应用价值。