基于多层级异常信号的城市知识正确性评估方法及系统

本发明涉及电力行业图像中的小目标检测识别技术领域，提供了一种基于多层级异常信号的城市知识正确性评估方法及系统。该方法包括，首先，基于深度优先搜索生成实体子图，并通过资源传递量计算实体对的关联强度，构建实体级别的可信度评估；其次，创新性地提出层次化路径建模方法，结合自适应注意力机制动态分配路径权重，实现关系级别的可信度评估；最后，首次将实体类型与图结构的一致性作为核心异常信号引入评估体系，通过关系超图和类型超图量化语义一致性，生成类型‑图结构级别的可信度评估。通过整合实体关联强度、路径可信度和类型‑结构可信度，模型能够生成三元组的最终可信度，为知识图谱的正确性评估提供了可靠的理论和方法支持。