本文综述了知识图谱完成中的当前研究状态，特别关注了知识图谱嵌入设计的两个主要分支：基于距离的方法和基于语义匹配的方法，并探讨了与最近提出的模型之间的关联及其背后的趋势，最后讨论了利用预训练语言模型和实体关系的文本描述相结合进行知识图谱完成的新方法。

Sep, 2023

使用为生成原型图设计的启发式算法，从而生成可用于学习知识图嵌入的原型图嵌入，这有助于创造更加全面的嵌入，尤其对于实体聚类和节点分类任务效果显著。

Jun, 2023

本文介绍了一种基于元学习的时间知识图谱外推模型（MTKGE），该模型在已知时间知识图谱中进行链接预测任务的元训练，并在具有未知实体和关系的新兴时间知识图谱中进行测试。通过捕获关系的相对位置模式和时间序列模式的 GNN 框架，学习模式的嵌入可以转移到未知组件。实验结果表明 MTKGE 模型在两个不同的时间知识图谱外推数据集上均优于现有的知识图谱外推和特定自适应 KGE 和 TKGE 基线的最新模型。

Feb, 2023

本研究使用 Transformer 模型代替传统知识图谱嵌入模型 (KGE) 的原子嵌入表示，将 KG link prediction 问题转化为序列到序列任务以及使用自回归解码。相比于传统 KGE 模型，这种简单而强大的方法在保持推理时间可控的同时，将模型大小减少了多达 98％，在不进行过多超参数调整的情况下，在多个大型数据集上的表现优于基线。

Mar, 2022

通过基于群论的嵌入框架和模结构，提出了一种新的知识图谱嵌入模型 ModulE，取得了多个基准数据集上的最先进性能。

Mar, 2022

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

本研究探讨在联邦环境下，如何应对新出现的知识图谱中包含的新组件（实体和关系），并提出了一种基于元学习的图神经网络框架，可以根据结构信息构建未见过的组件特征，并嵌入这些组件。实验结果表明，我们的方法可以有效地嵌入未见过的组件，并胜过考虑 KG 归纳设置和直接使用传统 KG 嵌入方法的基线模型。

May, 2022

本文提出了一种称为实体邻居的新型附加信息，并使用深度记忆网络模型编码邻居信息。通过引入门控机制，结构和邻居的表征被整合成一个联合表征，实现了知识图谱嵌入（KGE）技术中实体表示的最新技术性能。

Aug, 2018

提出了一种上下文感知的动态知识图谱嵌入方法 (DKGE)，该方法利用两个有注意力机制的图卷积网络、一种门控策略和翻译操作，通过双重表示 (知识嵌入和上下文元素嵌入) 联合模型化实体和关系及其环境，以快速获取更新的知识图谱嵌入，同时支持从头开始的知识图谱嵌入。实验证明 DKGE 在动态环境下具有良好的有效性和效率。

Oct, 2019

本文提出了通过预训练语言模型和 k 近邻的知识图谱嵌入新方法 kNN-KGE，使得 rare 或 emerging entities 更容易被显式地存储，而非隐式存在于模型参数中，实验证明该方法可提高归纳式和传导式链接预测结果，并在只有很少的三元组的低资源情况下获得更好的性能。

Jan, 2022