一种融合混合专家与跨分支对比学习的时序知识图谱推理方法

本发明涉及一种融合混合专家与跨分支对比学习的时序知识图谱推理方法，包括：将历史的时序知识图谱输入至训练后的时序知识图谱推理模型进行时序知识图谱推理；其中，时序知识图谱推理模型包括双分支时序建模架构、动态混合专家系统、跨分支对比学习模块和解码评分模块；通过双分支时序建模架构分别捕捉短期内动态变化以及实体在整个时间跨度中的长期演化规律；通过动态混合专家系统提取结构特征并挖掘跨时间戳的关系依赖性；通过跨分支对比学习模块最大化局部和全局时序视图之间的互信息，促进不同层次时序特征的融合与学习；解码评分模块用于时序知识图谱推理。本发明显著提升了对突变事件和周期性变化的建模精度。