本文通过借鉴 NLP 中常用的次词元素处理技术，探索更具参数效率的节点嵌入策略，提出了一种基于锚节点的方法 NodePiece，构建了一个定长的子实体单元词汇表，展示了该方法的性能在节点分类、链路预测和关系预测任务中具有竞争力且参数更少。

Jun, 2021

本文提出了一种去中心化的知识图谱表示学习方法，针对只提供实体关系信息但没有输入特征的情况，通过从实体邻居的嵌入编码实体并设计算法进行知识蒸馏来优化，在实体对齐任务上表现得更好，并在归纳设置下在实体对齐和实体预测任务上优于所有对照实验.

Oct, 2020

本论文提出了一种基于几何代数的知识图谱嵌入框架 GeomE，利用多向量表示和几何积模拟实体和关系，具有对称、反对称、逆序和复合等多种关系模式，具有良好的泛化能力，能在多个基准知识图谱上优于现有的最先进模型，适用于链接预测。

Oct, 2020

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

提出了一种实体无关表示学习方法，以解决知识图谱嵌入中带来的低效参数存储成本问题。该方法使用较少的参数，在链接预测任务中表现出更好的性能。

Feb, 2023

本文研究在推荐系统中使用连续表示的实体进行后训练四位量化，提出了基于行均匀量化和基于码本量化的量化方法，这些方法在减少精度降级方面均优于现有的量化方法，作者在 Facebook 的生产模型中应用了均匀量化技术并表明该技术可以将模型尺寸压缩到单精度版本的只有 13.89% 的大小，而模型质量保持不变。

Nov, 2019

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

本文通过进行第一次统计学分析，对知识图谱中利用嵌入方法进行的实体对齐的流行方法进行了评估，并根据其在不同性能度量和知识图谱特征方面的有效性将其排名。

Mar, 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

本研究提出了离散知识图谱嵌入（DKGE）方法，使用可计算的离散优化算法将知识图谱实体和关系投影到汉明空间中，以解决传统连续嵌入方法中巨大的存储和计算成本挑战。DKGE 可以在理论上保证收敛，实验结果表明 DKGE 比传统哈希函数实现了更高的准确性，而且比很多连续嵌入方法具有更低的计算复杂度和存储成本。

Jan, 2021