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面向图谱频繁关系模式挖掘的异质图神经网络
1
作者
段立
封皓君
张碧莹
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第12期201-207,共7页
鉴于目前挖掘算法难以对知识图谱建模等问题,提出一种描述和提取节点范围内结构的异质图神经网络模型,旨在挖掘其中的频繁关系模式以及各结构的分布。该模型将关系信息作为节点特征输入,利用自编码机制与多头注意力机制保留原始结构信息...
鉴于目前挖掘算法难以对知识图谱建模等问题,提出一种描述和提取节点范围内结构的异质图神经网络模型,旨在挖掘其中的频繁关系模式以及各结构的分布。该模型将关系信息作为节点特征输入,利用自编码机制与多头注意力机制保留原始结构信息,同时引入特征结构平移层将相同结构映射到同一空间中,以获得频繁出现的结构。实验结果表明,该模型可以更快地挖掘图谱关系模式以及各结构在图中的分布;同时在验证特征表达能力的链接预测任务中有稳定表现,在关系类型较多的异质图中甚至优于部分联合学习模型。
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关键词
知识图谱
图神经网络
自编码机制
多头注意力机制
特征结构平移层
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职称材料
题名
面向图谱频繁关系模式挖掘的异质图神经网络
1
作者
段立
封皓君
张碧莹
机构
海军工程大学电子工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第12期201-207,共7页
文摘
鉴于目前挖掘算法难以对知识图谱建模等问题,提出一种描述和提取节点范围内结构的异质图神经网络模型,旨在挖掘其中的频繁关系模式以及各结构的分布。该模型将关系信息作为节点特征输入,利用自编码机制与多头注意力机制保留原始结构信息,同时引入特征结构平移层将相同结构映射到同一空间中,以获得频繁出现的结构。实验结果表明,该模型可以更快地挖掘图谱关系模式以及各结构在图中的分布;同时在验证特征表达能力的链接预测任务中有稳定表现,在关系类型较多的异质图中甚至优于部分联合学习模型。
关键词
知识图谱
图神经网络
自编码机制
多头注意力机制
特征结构平移层
Keywords
Knowledge graph
Graph neural network
Autoencoder
Multi-head attention mechanism
Translation layer of feature structure
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向图谱频繁关系模式挖掘的异质图神经网络
段立
封皓君
张碧莹
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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