一种持续学习的互联网态势感知方法

本发明属于属于人工智能技术领域，具体涉及一种持续学习的互联网态势感知方法，包括：S1、构建形成若干历史知识图谱，将历史知识图谱时序化；S2、找出不同历史知识图谱之间的差异子图，并配对形成子图对；S3、针对包含时序信息的子图对采用聚类分析计算时间跨度出现在后的差异子图的概率；S4、基于聚类分析结果更新子图对集合形成训练集，对神经网络模型进行训练得到子图预测模型；S5、基于子图预测模型预测当前差异子图，实现知识图谱更新，进行物联网的态势感知。本发明从多个时间跨度上的历史知识图谱获取了紧密关联的局部知识的演化规律，提升了预测结果的准确性。