【摘 要】
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知识图谱具有数据稀疏和知识不完整的问题,这使得链接预测成为知识图谱补全的重要方法。多数模型进行知识嵌入时对不同距离的邻居特征赋予相同的权重,难以从距离角度区分其对中心实体的重要程度。针对这一问题,提出了一种新的联合图注意力和卷积神经网络的链接预测模型(Link Prediction Model by Jointly Graph Attention and Convolutional Neural Networks)。模型以带有影响力因子的图注意力网络作为编码器,有重点地聚合不同距离的邻居特征,丰富实体向量
【机 构】
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辽宁工程技术大学,清华大学计算机科学与技术系,北京信息科学与技术国家研究中心,清华大学人工智能研究院知识智能研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402212,62006107,61533018),辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目(LJQ2015045),中国博士后基金面上项目(2016M591452),辽宁省自然科学基金面上项目(2015020098),辽宁工程技术大学青年教师提升计划(拔尖人才)项目,NSFC-通用技术基础研究联合基金重点项目(U1736204),。
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知识图谱具有数据稀疏和知识不完整的问题,这使得链接预测成为知识图谱补全的重要方法。多数模型进行知识嵌入时对不同距离的邻居特征赋予相同的权重,难以从距离角度区分其对中心实体的重要程度。针对这一问题,提出了一种新的联合图注意力和卷积神经网络的链接预测模型(Link Prediction Model by Jointly Graph Attention and Convolutional Neural Networks)。模型以带有影响力因子的图注意力网络作为编码器,有重点地聚合不同距离的邻居特征,丰富实体向量
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