Feb, 2024

SSTKG: 简单时空知识图谱的解释性和多功能动态信息嵌入

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TL;DR本文介绍了一种新的框架：Simple Spatio-Temporal Knowledge Graph (SSTKG)，用于构建和探索时空知识图谱。通过新的三步嵌入方法，将时空数据整合到知识图谱中，输出嵌入可用于未来时间序列预测和空间信息推荐，提供了对零售销售预测、交通量预测等多种应用的有价值的洞察。该框架简单而全面，能够增强预测的准确性和推荐的相关性，为知识图谱中时空数据的更有效利用铺平了道路，对多个领域具有潜在的影响。
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发现论文，激发创造
  • 时空知识图谱的问答

    通过建立一个新的名为 STComplEx 的 STKG 嵌入方法，从问题中提取时空信息，我们的 STCQA 模型可以更好地理解问题，并从 STKG 中检索准确答案。通过广泛的实验，我们展示了我们数据集的质量和我们 STKGQA 方法的有效性。

    Feb, 2024

  • 空间 - 时间城市知识图谱启用的出行模式预测

    本文利用空间 — 时间城市知识图谱中的移动轨迹，特定地点类别信息及时间信息，设计了一个模型，旨在解决基于知识图谱技术的用户的远期移动预测问题，提高了预测精确度。同时，对 POI 类别作为背景知识和辅助信息的实验结果表明，可帮助提升预测精度。

    Nov, 2021

  • 视频场景图生成的时空知识嵌入 Transformer

    提出了一种将空间 - 时间知识嵌入到多头交叉注意力机制中的空间 - 时间知识嵌入变压器（STKET）模型，用于生成视频场景图并预测语义标签及其关系。经过广泛实验表明，STKET 在不同设置下相对于当前算法的 mR@50 提升了 8.1％，4.7％和 2.1％。

    Sep, 2023

  • GenTKG：时序知识图谱上的生成预测

    我们提出了一个新颖的检索增强生成框架 GenTKG，结合了时间逻辑规则检索策略和轻量级参数效率指导，用于在时间知识图上进行生成性预测，证实了大语言模型在时间知识图领域具有巨大潜力，并开辟了时间知识图生成性预测的新领域。

    Oct, 2023

  • 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

  • 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

  • 将时间知识图嵌入异构几何子空间的产品空间中

    时态知识图谱以丰富的静态和动态时间模式为基础，并采用嵌入方法将时间事实映射到几个具有不同几何属性的异构几何子空间，并利用时间 - 几何注意机制方便地整合来自不同几何子空间的信息。

    Dec, 2023

  • 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

  • UUKG：面向城市时空预测的统一城市知识图谱数据集

    本文介绍了 UUKG，即用于知识增强的城市时空预测的统一城市知识图谱数据集。通过构建 UrbanKGs 并分析其中的高阶结构模式，文章实现了对城市空间时间预测的知识增强，并展示了知识增强模型与不同任务场景下城市知识图谱嵌入方法的潜在联系，其公开的数据集和源代码可在此 https URL 获取。

    Jun, 2023