一种基于图神经网络的知识图谱自动构建与更新方法

本发明公开了一种基于图神经网络的知识图谱自动构建与更新方法，主要包括：多源异构数据预处理，将文本、图像与传感器数据映射至统一特征空间；图神经网络驱动的实体识别与关系抽取，输出结构化三元组；增量融合与图嵌入表示更新，实现新旧知识的高效衔接；自适应可塑性权重调整，基于改进Hebb规则动态强化或衰减节点连接；事件驱动闭环反馈控制，结合PID策略在高频更新场景下维持系统稳定与准确。该方法兼顾多模态融合、自主演化和实时性更新，大幅提升知识图谱的智能化水平和应用可扩展性，适用于医疗、金融、工业等领域。