融合图谱重构的时序知识图谱推理

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针对现有时序知识图谱模型多数基于静态知识图谱快照序列进行推理,无法充分捕获细粒度时序特征的问题,设计了基于图谱重构的时序知识图谱推理模型模型(Graph Reconstruction for Temporal Knowledge Reasoning, GRTKR)。该模型通过对实体的时间邻域进行采样完成时序知识图谱重构,结合时间编码器提供的显式时序特征与邻域特征聚合器提供的隐式时序特征来提升对时序数据建模的能力。在时序知识图谱数据集ICEWS14、ICEWS05-15、YAGO11K上的实验验证了方法的有效性,并且相比于主流基线模型,MRR、Hits@1、Hits@3、Hits@10评价指标均有明显提升。
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