随着科技数据呈现多源异构、动态演化的特征，传统科技知识管理体系面临实体关系挖掘不足、知识更新滞后、跨领域协同效率低等瓶颈，亟需构建智能化知识管理平台以提升科技创新决策效能。本项目提出基于知识图谱的科技知识管理平台，聚焦科技实体全生命周期管理，该系统开展四大核心研究：在科技实体画像模型与标签体系构建中，设计多粒度本体框架，融合专家规则与深度学习构建覆盖机构、人才、成果等维度的动态标签体系；通过全域科技信息融合技术整合专利、论文、项目等多源异构数据，突破跨模态语义对齐与时空关联映射难题；基于分布式图数据库的科技实体大数据仓储实现百亿级三元组的高效存储与动态扩展；依托流式计算与增量学习技术构建实时动态科技知识图谱，支持分钟级知识更新与推理。本项目创新性地提出跨模态科技实体消歧算法，结合知识嵌入与图注意力机制解决同名实体歧义问题；研发动态多维标签重组引擎，通过语义网络与概率图模型实现标签体系的自适应优化；首创全域科技信息时空融合框架，集成BERT-BiLSTM-CRF联合抽取模型与知识蒸馏技术，提升细粒度关系抽取精度。项目研究成果显示，科技实体抽取与融合的准确度达90%，相关分类算法、推荐算法及关联算法准确率达到90%以上，为科技政策制定、技术路线规划等场景提供精准化、动态化的知识支撑。