本文介绍了实体对齐的新方法 ——embedding-based. 通过调查 23 种不同的 entity alignment 方法，我们提出了一种新的 KG 采样算法，并生成了不同的异质性和分布的基准数据集来进行评估。通过开源库测试了其中 12 种代表性的 entity alignment 方法，讨论了它们的优点和局限性。同时，我们进行了探索性实验，并报告了未来研究的初步结果。

Mar, 2020

本研究提出一种新颖的框架，通过利用实体的多个视角来学习实体嵌入，从而增强知识图谱之间的嵌入式实体对齐，并在真实数据集上验证实验证明，该框架显著优于现有的嵌入式实体对齐方法。

Jun, 2019

本文评估了嵌入式实体对齐在工业环境中的性能，提供了基于医学应用的两个异构知识图谱的新的评测基准，并探索了不同数量和不同偏差的种子映射对性能的影响，揭示了这些对齐方法的优缺点以及适合工业部署的策略。

Oct, 2020

知识图谱嵌入模型（KGEM）被用于链接预测，学习图谱实体的向量表示，这些模型中的 KGEM 实体相似性假设保持了图谱结构在嵌入空间中的位置相似性，而本文对实体在图谱中与嵌入空间中的相似性进行了正式评估，并研究不同 KGEM 模型的相似性概念。

Dec, 2023

该论文介绍了发现不同知识图谱中相同实体的通用技术，使用嵌入式技术具有符号异构性的问题，在构建数据集时发现了两个主要不足之处：关系三元组中的同构图结构和属性三元组中的弱异质性，因此提出了一种基于时间感知的文字编码算法进行实体对齐。

Nov, 2022

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

本文提出了一种可扩展的基于 GNN 的实体对齐方法，通过三个视角减少子图嵌入中的结构和对齐损失，并在实验中证实了该方法的有效性。

Aug, 2022

本文提出了一种新颖的知识图谱嵌入方法，引入了一组虚拟的关系原型实体来表示连接同一关系的头尾实体的原型，通过将实体的嵌入与其关联的原型的嵌入靠近，有效鼓励了由同一关系连接的可能在知识图谱中相距较远的实体的全局语义相似性，并在实体对齐和知识图谱完成任务上显著优于最新的现有方法。

Jun, 2022

本文对不同的实体对齐方法进行了全面分析，其中主要以基于知识图谱的低维嵌入算法为主，同时提出了四个研究问题并对应用场景和局限性进行了讨论，根据工业数据集中的难点以 extit {Hubness, Degree distribution, Non-isomorphic neighbourhood,} 和 extit {Name bias} 等四个方面进行了实证分析，提出了一个低名称偏倚数据集，并创建了一个开源库，包括 14 种嵌入式实体对齐方法用于进一步研究。

May, 2022

该论文将主题实体图引入跨语言知识图谱对齐，通过图匹配和基于图注意力的模型来进行相似实体的匹配，实验证明该方法比现有的方法表现更好。

May, 2019