【摘 要】
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知识图谱(knowledge graph)链接预测可以解决知识图谱中缺失信息的发现和还原,是目前知识图谱领域的研究热点.传统的知识图谱链接预测方法大多面向静态的数据,并不适用于具有
【机 构】
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东华大学计算机科学与技术学院,上海交通大学医学院附属瑞金医院
【基金项目】
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上海市科技创新行动计划项目(15511106900);上海市科技发展基金项目(16JC1400802);上海市信息化发展专项基金项目(XXXXFZ-01-14-6349)~~
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知识图谱(knowledge graph)链接预测可以解决知识图谱中缺失信息的发现和还原,是目前知识图谱领域的研究热点.传统的知识图谱链接预测方法大多面向静态的数据,并不适用于具有动态变化特性的时序知识图谱.时序知识图谱广泛存在于不同领域中,以临床医学领域为例,糖尿病作为一种典型的慢性病,其病程是一个疾病缓慢发展演化的过程.因此,在临床医学时序知识图谱上进行临床意义的链接预测,比如预测糖尿病的并发症,则需要考虑糖尿病病程发展随时间变化的时序特性,这也为传统的知识图谱链接预测方法带来巨大挑战.为此,结合临床
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