一种基于多模态数据与知识图谱协同推理的事件分拨方法

本发明公开一种基于多模态数据与知识图谱协同推理的事件分拨方法，涉及城市事件分发技术领域。针对传统事件分拨中单模态数据割裂、规则依赖性强和动态响应不足的问题，采用方案包括：对历史事件数据进行预处理并构建知识图谱；基于知识图谱，训练图神经网络模型和强化学习PPO策略模型；对新事件的多模态数据进行融合处理并提取特征；结合知识图谱和图神经网络模型，对新事件进行推理并协同大语言模型LLM生成分拨建议；利用强化学习PPO策略模型对分拨建议进行动态优化并生成工单，实现事件的精准分拨；根据事件处置结果反馈，迭代优化知识图谱、图神经网络模型和强化学习PPO策略模型，形成闭环优化机制。本发明可以实现城市事件的智能分拨。