典型文献
使用子图推理实现知识图谱关系预测
文献摘要：
知识图谱中的关系推理旨在从现有数据中识别和推断出新的关系,为许多下游任务提供知识服务.当前的许多研究工作主要将实体与关系映射到向量空间中或对实体之间的路径进行搜索来解决关系推理问题.这些方法都只考虑了单一路径或一阶信息对关系推理的影响,忽视了广泛存在于实体之间的更复杂的关系信息.提出了一种新颖的基于子图的知识图谱关系推理方法,结合表示学习与路径推理的优势,使用具有丰富信息的子图结构获取实体对的邻域结构信息,实现实体之间的关系预测.首先将实体对之间的路径扩展为子图,分别从实体层面和关系层面出发,构建节点子图和关系子图;再结合图嵌入表示与图神经网络计算子图的高阶特征,从而获得更丰富的实体关系特征;最后从子图高阶特征中获取实体对的邻域结构信息,实现实体之间的关系预测.实验结果表明,在两个基准数据集上,该方法优于现有的其他基于推理的关系预测方法.
文献关键词：
知识图谱;连接预测;子图构建;图神经网络
中图分类号：
作者姓名：
于慧琳;陈炜;王琪;高建伟;万怀宇
作者机构：
北京交通大学 计算机与信息技术学院,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]于慧琳;陈炜;王琪;高建伟;万怀宇-.使用子图推理实现知识图谱关系预测)[J].计算机科学与探索,2022(08):1800-1808
A类：
图嵌入表示,子图构建
B类：
关系推理,推断出,多下,知识服务,关系映射,射到,向量空间,推理方法,表示学习,路径推理,图结构,邻域结构信息,点子图,图神经网络,实体关系,关系特征,基准数据集,连接预测
AB值：
0.283248
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