一种基于数据驱动的事件知识图谱改进方法、设备及介质

本发明涉及一种基于数据驱动的事件知识图谱改进方法、设备及介质，该方法包括：收集并预处理数值数据；利用马尔可夫边界发现算法学习事件因果关系，构建事件因果关系集合；通过条件独立性检验筛选与目标事件直接相关的事件；量化评估事件对的因果强度，并验证事件知识图谱中的三元组，将因果强度低于预设阈值的三元组加入到待验证集合；对因果性不足但相关性显著的事件对，基于相关性检验保留满足显著性条件的事件；补全数据中显著因果关系但知识图谱中缺失的事件对，生成并双向验证补全的事件三元组；整合验证与补全的三元组更新事件知识图谱，该方法有效提升了因果推断的准确性和效率。