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国内刊号：11-1777/TP
国际刊号：1000-1239
发布日期:
作者：何鹏,周刚,陈静,章梦礼,宁原隆,
关键词：知识图谱, 时态知识图谱, 知识图谱补全, 时态知识图谱表示学习, 知识图谱嵌入,
知识图谱表示学习旨在将知识图谱中的元素（实体和关系）表示在低维的连续向量空间中，可以有效地实现知识图谱补全并提高计算效率，是贯穿知识图谱构建和应用全过程的重要问题.现有的知识图谱表示学习模型大多基于静态的结构化三元组，忽略了知识的时间动态性和实体的类型特征，限制了它们在知识图谱补全和语义计算中的表现.针对这一问题，提出一种类型增强的时态知识图谱表示学习模型（type-enhancedtemporalknowledgegraphrepresentationlearningmodel，T-Temp），基于经典的张量分解技术，将不同形式的时间信息显式融合到知识图谱表示学习过程中.同时，利用实体与关系间的类型兼容性，充分挖掘隐含在实体中的类型特征，进一步提升表示学习的准确性.此外，证明T-Temp模型具有完全表达性，且与同类模型相比，具有较低的时空复杂度.在多个真实的时态知识图谱上进行的详细实验说明了T-Temp模型的有效性和先进性.
来源：2023年第4期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
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