Mar, 2021

ChronoR: 基于旋转的时间知识图谱嵌入

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TL;DR本文研究了关于时间知识图谱的推理问题，并提出了一种新的模型 Chronological Rotation embedding 用于学习实体、关系和时间的表示，通过高维度的旋转变换捕捉 Temporail Knowledge Graph 的富有交互性和多关系特征，实验结果表明 ChronoR 能够在时间知识图谱链接预测的基准数据集中胜过大多数最先进的方法。
temporal knowledge graphsinferencelink predictionchronological rotation embeddingmulti-relational characteristics
发现论文，激发创造
  • TeRo: 基于时间旋转的知识图谱嵌入

    本文提出了基于复向量空间的实体嵌入旋转方法 TeRo 用于处理包含时间信息的知识图谱（TKG），结合对起止时间进行双重嵌入，解决了现有 KG 嵌入模型的局限性，通过在不同 TKG 数据集上进行实验，TeRo 在链接预测方面表现出优异性能，同时分析了时间粒度对于链接预测的作用。

    Oct, 2020

  • RotatE：基于复杂空间关系旋转的知识图谱嵌入

    本文提出了一种称为 RotatE 的新型知识图谱嵌入方法，它能够模拟和推断各种关系模式，包括对称性 / 反对称性、倒置和组合，并使用一种新颖的自对抗负采样技术有效地训练模型，实验证明它不仅可扩展性好，而且还能够显着地优于现有的最先进模型用于链接预测。

    Feb, 2019

  • 学习序列编码器用于时间知识图谱补全

    本文研究了基于时间的知识图谱中的联结预测问题，提出一种使用循环神经网络和潜在因式分解相结合的方法，以学习具有时间感知的关系类型表示，以解决现实世界知识图谱中稀疏性和异质性等问题，并在四个时间知识图谱数据集上进行了实验验证。

    Sep, 2018

  • 超几何知识图嵌入的 3D 旋转和平移

    该研究介绍了一种叫做 3H-TH 的新型模型，可以同时捕捉对称、反对称、倒置、交换组合、非交换组合、层级和多重性等许多关系模式，实验结果表明，在低维空间中，该模型在精度、层级属性和其他关系模式方面优于现有的最先进模型，但在高维空间中表现相似。

    May, 2023

  • 可解释的时间知识图谱推理用于未来链接预测

    提出了一种基于关系注意力机制和反向表示更新策略的时间动态知识图谱链接预测框架，构建查询相关子图来预测图结构中未来的连接情况，具有更好的解释性和推荐准确率。

    Dec, 2020

  • 基于几何代数嵌入的静态和时态知识图完成

    本论文使用几何代数和张量分解提出了一种新的知识图谱表示学习方法 GeomE 和 TGeomE，用于解决深度学习中的时序数据问题。结果表明，该方法在四个常用的静态 KG 数据集和四个知名的时间 KG 数据集上实现了最先进的性能。

    Feb, 2022

  • 时间感知图嵌入：一种时序平滑和任务导向的方法

    本研究提出了一种名为 Robustly Time-aware Graph Embedding (RTGE) 的方法，通过融合更多的时间平滑性来提高知识图谱嵌入的性能，并提供了一种基于任务和时间感知的负采样策略，最终在多项基准任务中展现出更好的预测性能。

    Jul, 2020

  • 灵活翻译的知识图谱嵌入

    本文介绍了知识图谱嵌入的相关研究，提出了一种新的模型 ——TransF，有效地解决了前置模型无法处理的关系问题，并通过基准数据集的链接预测和三元组分类实验，证明了该模型相对于其他前沿模型具有明显的性能提升。

    May, 2015

  • 知识图谱嵌入的分块对角正交关系与矩阵实体

    通过使用矩阵表示实体和使用黎曼优化获得分块对角正交矩阵表示关系，我们引入了一种新颖的知识图谱嵌入模型 OrthogonalE，提高了模型的泛化性和灵活性，显著优于现有最先进的知识图谱嵌入模型，并大幅减少了关系参数的数量。

    Jan, 2024

  • 时间知识图谱补全的历时嵌入

    本研究提出采用一种新的方法，通过为静态模型提供时间性实体嵌入功能，建立了广泛适用的时间性知识图完成模型，证明结合 SimplE 模型，该模型能优于现有模型。

    Jul, 2019