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基于动态超图嵌入的时域知识图谱推理模型
1
作者
高秀东
陈阳
张静
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第3期440-446,共7页
对预测未来事实的时域知识图谱(Temporal Knowledge Graph,TKG)进行推理备受关注。大多数研究尝试利用知识图谱和图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)对时域动态进行建模。现有方法没有考虑TKG中对象之间的高阶交互,这是预测...
对预测未来事实的时域知识图谱(Temporal Knowledge Graph,TKG)进行推理备受关注。大多数研究尝试利用知识图谱和图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)对时域动态进行建模。现有方法没有考虑TKG中对象之间的高阶交互,这是预测未来事实的一个重要因素。为了解决上述问题,提出基于动态超图嵌入的TKG推理模型。通过在不同时间戳下基于TKG构建超图来获取高阶交互。将时域带来的差异融入到超图表示中,以便更好地适配TKG。采用动态元嵌入进行时域超图表示,使模型能够为下游推理选择合适的高阶交互。在公开的TKG数据集上进行实验,结果表明所提模型优于其他基准模型。分析证明了所提方法为预测结果带来了良好的可解释性。
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关键词
时域知识图谱
图卷积网络
动态超图嵌入
动态元嵌入
高阶交互
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职称材料
题名
基于动态超图嵌入的时域知识图谱推理模型
1
作者
高秀东
陈阳
张静
机构
四川航天职业技术学院计算机学院
四川大学网络空间安全学院
出处
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第3期440-446,共7页
基金
四川省科技计划资助(2025YFHZ0265)。
文摘
对预测未来事实的时域知识图谱(Temporal Knowledge Graph,TKG)进行推理备受关注。大多数研究尝试利用知识图谱和图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)对时域动态进行建模。现有方法没有考虑TKG中对象之间的高阶交互,这是预测未来事实的一个重要因素。为了解决上述问题,提出基于动态超图嵌入的TKG推理模型。通过在不同时间戳下基于TKG构建超图来获取高阶交互。将时域带来的差异融入到超图表示中,以便更好地适配TKG。采用动态元嵌入进行时域超图表示,使模型能够为下游推理选择合适的高阶交互。在公开的TKG数据集上进行实验,结果表明所提模型优于其他基准模型。分析证明了所提方法为预测结果带来了良好的可解释性。
关键词
时域知识图谱
图卷积网络
动态超图嵌入
动态元嵌入
高阶交互
Keywords
TKG
GCN
dynamic hyper-graph embedding
dynamic meta-embedding
high-order interactions
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于动态超图嵌入的时域知识图谱推理模型
高秀东
陈阳
张静
《无线电通信技术》
北大核心
2025
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