一种基于多轮迭代的隐私增强型智能搜索方法及系统

本发明公开了一种基于多轮迭代的隐私增强型智能搜索方法及系统，该方法包括：对用户输入的查询进行层级化语义解析；基于任务依赖图算法将复杂查询拆解为子查询；执行多轮迭代检索：根据子查询从多源数据中检索证据片段，构建语义要素覆盖矩阵以检测知识缺口，若存在未覆盖要素则生成补充子查询进行迭代补全，直至满足预设终止条件；通过联邦学习技术整合跨模态数据，结合语义向量对齐和证据融合算法生成结构化知识图谱片段；对检索结果进行动态脱敏处理；基于用户显式与隐式反馈优化检索策略，形成闭环迭代更新机制。有效解决传统智能搜索在语义理解深度、复杂问题推理、搜索结果准确性与完整性，以及用户隐私安全等方面的难题。