基于知识检索增强的车联网时空动态数据的决策支持方法

本发明公开了一种基于知识检索增强的车联网时空动态数据的决策支持方法，包括：收集车辆内外感知数据，分离出通用数据与隐私数据；对数据进行预处理，对隐私数据进行压缩和加密处理；采用数据知识双驱动模式与大语言模型进行数据处理，转化为结构化数据；构建超关系知识图谱，基于嵌入向量模型进行向量化处理；基于超关系知识图谱进行节点的重要性评估，进行数据更新和增量；将隐私数据保存至本地，通用数据上传至云端的公共数据库，界定公共数据库的动态访问范围；使用本地实体识别模型提取用户提问实体，匹配存在本地与云端的数据，获取背景知识内容，并生成增强检索结果。本发明解决了车联网环境下决策支持信息的获取和数据的使用安全问题。