SIGIRApr, 2021

TIE：一种基于嵌入的增量式时间知识图谱补全框架

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TL;DR文章介绍了一个新框架 Time-aware Incremental Embedding (TIE)，可用于支持频繁更新的时间知识图谱（TKG）的完整性补充任务（TKGC），提高了系统的效率，降低了训练时间。
temporal knowledge graphtkgcencoder-decoder frameworktime-aware incremental embeddingintransigence
发现论文，激发创造
  • 利用箱型嵌入完成时间知识图谱

    本文提出了一种基于盒式嵌入模型 BoxE 并扩展到时间知识图谱的盒式嵌入模型 BoxTE，BoxTE 在时间设置下表现出完全的表达能力和强大的归纳能力，并在多个 TKGC 基准测试中取得了最先进的结果。

    Sep, 2021

  • 时间感知逻辑路径神经网络用于时态知识图谱推理

    TiPNN 模型以历史时间图为基础，采用统一的图结构来全面捕捉和封装历史信息，并利用查询感知的时间路径模拟与查询相关的历史路径信息，从而实现对时间知识图的推理，并在归纳设置下取得显著性能提升。

    Sep, 2023

  • 逻辑与常识引导的时间知识图谱补全

    本文基于一种时间知识图谱，提出了一种同时兼顾事件因果关系和时序性的逻辑和常识指导嵌入模型（LCGE），可充分考虑事件间的同时性和时序性，并且在常识知识的基础上，通过规则引导建立谓词嵌入标准化策略，从而提高了事件预测的准确率，并且具有可解释性。

    Nov, 2022

  • 利用低秩和模型无关表示进行时间知识图谱推理

    介绍了一种基于张量分解的时间知识图谱补全方法 (Time-LowFER)，并提出了一种模型无关的、更广义的时间特征表示方法，实验表明该方法的表现与当前先进的语义匹配模型相当或更好。

    Apr, 2022

  • 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

  • 基于加性时间序列分解的时态知识图谱嵌入模型

    提出了一种将时间信息嵌入到实体 / 关系表示中的 ATiSE 方法，通过加性时间序列分解将时间信息与 KG 嵌入模型相结合，在四个时间 KG 上的实验结果表明其具有优秀的链接预测性能。

    Nov, 2019

  • MetaTKG：学习演化元知识以进行时间知识图推理

    本研究提出了一种基于时间元学习的框架 MetaTKG，旨在解决预测时序知识图谱中具有不同演化模式的数据的挑战，并通过元学习来指导模型适应未来数据和处理历史信息不足的实体，实验结果表明，该方法能够大大提高性能。

    Feb, 2023

  • 时间感知图神经网络用于时态知识图之间的实体对齐

    本文研究子问题 - 在时间性知识图之间进行实体对齐，提出了一种基于图神经网络的时态感知实体对齐方法。实验证明，该方法在多个实际应用场景中明显优于现有技术。

    Mar, 2022

  • 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

  • 探索在加强了时间不变关系知识的超关系临时知识图中的链接预测

    我们填补了时态图谱推理和超关系时态图谱推理之间的差距，通过开发两个新的基准数据集以及提出一个高效模型，同时建模时间事实和限定词，并探索从 Wikidata knowledge base 中获取的额外的不随时间变化的关系知识对于高效推理的有效性。

    Jul, 2023