摘要
本发明公开一种基于知识图谱的信息技术服务智能匹配方法，解决传统匹配在低碳调度、多模态需求及动态响应中的缺陷。通过自顶向下与自底向上构建本体，利用图神经网络编码多源数据，以静态ZIP模型和动态感应电动机模型刻画服务能力，经多头注意力机制筛选核心实体；采用改进SHAP模型与跨模态注意力机制分析多模态数据、构建演化图生成需求向量；基于余弦相似度匹配，通过双DQN网络自适应调整策略、Adam优化器生成多目标方案并验证鲁棒性；利用核函数估计差异后更新服务特征、调整实体关系、扩展本体及优化算法，形成闭环。本发明实现低碳配置、多模态解析与策略优化，提升匹配准确性、鲁棒性及进化能力。
