【摘 要】
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针对动态知识图谱的补全方法大多将时间维度内嵌于实体或关系中，将四元组降维成三元组后以静态知识图谱补全理论进行补全。静态补全方法通常只对实体关系建模，忽略了时间信息在四元组中的重要作用。同时知识库内时间表述存在稀疏性和不规则性。针对以上问题，提出了时序感知编码器和时序卷积解码器。时序感知编码器将时间维度同实体和关系嵌入为同规模向量，通过改进的图卷积神经网络实现四元组的特征提取。针对时序编码器特征提取
【基金项目】
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国家自然科学基金（62062029）；
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针对动态知识图谱的补全方法大多将时间维度内嵌于实体或关系中，将四元组降维成三元组后以静态知识图谱补全理论进行补全。静态补全方法通常只对实体关系建模，忽略了时间信息在四元组中的重要作用。同时知识库内时间表述存在稀疏性和不规则性。针对以上问题，提出了时序感知编码器和时序卷积解码器。时序感知编码器将时间维度同实体和关系嵌入为同规模向量，通过改进的图卷积神经网络实现四元组的特征提取。针对时序编码器特征提取后的四元组向量，时序卷积解码器利用卷积神经网络评估全局关系以进行链接预测。所提出的方法可以提供更精确的时间维度特征，提升补全时序图谱的性能。在ICEWS14、ICEWS05-15、Wikidata12k和YAGO11k数据集上的实验验证了提出方法的有效性，同时链接预测效果较优。
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