一种基于多级知识图谱的任务拆解与联邦分配方法及系统

本发明涉及人工智能与组织管理技术领域，公开了一种基于多级知识图谱的任务拆解与联邦分配方法及系统，方法采用语义解析手段将非结构化待处理文档转化为用于任务分配的结构化任务载体，同步提取关键信息；构建组织单元与成员个体维度双层知识图谱，通过跨维度关联算法实现关联；结合隐私保护与联邦学习机制，计算任务与组织单元权责关联度以匹配组织单元，各组织单元本地量化成员能力并加密后聚合数据生成任务列表；依据成员任务执行反馈数据，动态调整其任务分配权重，保障系统整体负载均衡。本发明整体形成“解析‑建模‑分配‑优化”闭环，显著提升任务分配准确率与系统响应效率，适配企事业单位跨部门报告类任务的高效协作需求。