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时序知识图谱补全方法研究综述 被引量:3
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作者 肖蕾 李琪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期43-54,共12页
知识图谱补全是近年来的研究热点,在下游应用中,如知识问答、推荐系统和智能搜索等都有着广泛的应用前景。然而,大部分补全方法忽略了知识图谱的动态特性,其中许多的事实都会随着时间的变化而发生改变。新兴的时序知识图谱补全方法考虑... 知识图谱补全是近年来的研究热点,在下游应用中,如知识问答、推荐系统和智能搜索等都有着广泛的应用前景。然而,大部分补全方法忽略了知识图谱的动态特性,其中许多的事实都会随着时间的变化而发生改变。新兴的时序知识图谱补全方法考虑到了以往补全方法的局限性,在其中加入了时间信息,使得知识图谱随时间的动态变化也能很好地被捕获。针对时序知识图谱补全方法在社交网络、交通运输、金融贸易等动态变化且具有复杂时间依赖特性的研究领域所拥有的巨大潜力,梳理了时序知识图谱补全技术。根据模型主要使用原理的不同,总结了基于逻辑规则、张量分解、平移模型、神经网络、深度强化学习和语言模型的补全方法,归纳了现有方法的常用评价指标、公开数据集、核心思想、优缺点、适用场景以及在对应静态模型上的改进。最后,对时序知识图谱补全方法的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 知识图谱 知识推理 链接预测 时序知识图谱补全
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时态知识图谱的推理研究综述 被引量:5
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作者 沈英汉 江旭晖 +4 位作者 王元卓 李紫宣 李子健 谭鹤翔 沈华伟 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1272-1301,共30页
随着社交网络、物端感知等技术快速发展,网络空间中涌现了大量的交互、话题、事件、新闻等数据,蕴含大量动态演化、强时效性的知识.较于忽略知识中时间信息的传统知识图谱,时态知识图谱通过建模知识的时效性以描述动态变化的现实世界,... 随着社交网络、物端感知等技术快速发展,网络空间中涌现了大量的交互、话题、事件、新闻等数据,蕴含大量动态演化、强时效性的知识.较于忽略知识中时间信息的传统知识图谱,时态知识图谱通过建模知识的时效性以描述动态变化的现实世界,为时间紧耦合的应用提供有效支持.然而,时态知识图谱无法确保涵盖全量知识,知识的缺失严重影响应用性能,需要推理模型自动挖掘新的知识,以解释事物的历史状态,预测未来发展趋势并描述演化规律.由于实际应用的迫切需要,近年来,时态知识图谱的推理研究工作层出不穷,逐渐引起学术界和工业界的广泛关注.本文对近年来时态知识图谱的推理工作进行全面介绍和总结.首先,介绍了时态知识图谱的推理相关概念与问题描述;其次,介绍了面向补全任务的推理模型与面向预测任务的推理模型,对其进行比较分析;之后总结了时态知识图谱推理的数据集、推理任务、相关指标以及应用场景;最后展望时态知识图谱推理的未来研究趋势.综上,本文致力于为时态知识图谱的推理领域研究人员提供具有价值的参考,以推动该领域进一步发展. 展开更多
关键词 时态知识图谱 时态知识推理 知识补全 知识预测 知识图谱
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基于时序感知的动态知识图谱补全方法 被引量:7
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作者 李凤英 范伟豪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第15期202-209,共8页
针对动态知识图谱的补全方法大多将时间维度内嵌于实体或关系中,将四元组降维成三元组后以静态知识图谱补全理论进行补全。静态补全方法通常只对实体关系建模,忽略了时间信息在四元组中的重要作用。同时知识库内时间表述存在稀疏性和不... 针对动态知识图谱的补全方法大多将时间维度内嵌于实体或关系中,将四元组降维成三元组后以静态知识图谱补全理论进行补全。静态补全方法通常只对实体关系建模,忽略了时间信息在四元组中的重要作用。同时知识库内时间表述存在稀疏性和不规则性。针对以上问题,提出了时序感知编码器和时序卷积解码器。时序感知编码器将时间维度同实体和关系嵌入为同规模向量,通过改进的图卷积神经网络实现四元组的特征提取。针对时序编码器特征提取后的四元组向量,时序卷积解码器利用卷积神经网络评估全局关系以进行链接预测。所提出的方法可以提供更精确的时间维度特征,提升补全时序图谱的性能。在ICEWS14、ICEWS05-15、Wikidata12k和YAGO11k数据集上的实验验证了提出方法的有效性,同时链接预测效果较优。 展开更多
关键词 动态知识图谱补全 链接预测 图卷积神经网络 注意力机制
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基于时序知识推理的时序知识图谱补全方法
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作者 崔良中 任浩源 吕晓 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期87-92,106,共7页
基于知识推理的知识图谱补全技术研究在静态图谱上已经获得了较为明显的效果,但其在处理与时间相关的事件上仍存在着不足,而基于时序推理的知识图谱补全方法更加贴合真实事件,有较高的研究价值。然而,现有的时序知识图谱补全技术在处理... 基于知识推理的知识图谱补全技术研究在静态图谱上已经获得了较为明显的效果,但其在处理与时间相关的事件上仍存在着不足,而基于时序推理的知识图谱补全方法更加贴合真实事件,有较高的研究价值。然而,现有的时序知识图谱补全技术在处理节点信息和全局信息上存在局限性问题。因此,提出了一种基于注意力聚合邻居信息并使用双向LSTM处理时间信息的改进方法。首先,通过推理预测的方式补全时序知识图谱中缺失的信息,并在推理过程中生成推理路径图来解决由神经网络所带来的不可解释性问题;然后,使用4种不同时间跨度的公开数据集进行了实验并与主流方法进行了比较。实验结果表明:所提方法在R mr、h@1和h@10这3个指标上是优于现有方法的。 展开更多
关键词 时序知识图谱 知识图谱补全 知识推理 注意力机制 图神经网络
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类型增强的时态知识图谱表示学习模型 被引量:1
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作者 何鹏 周刚 +2 位作者 陈静 章梦礼 宁原隆 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期916-929,共14页
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... 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-enhanced temporal knowledge graph representation learning model,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. 展开更多
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
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面向空管的时空知识图谱补全方法
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作者 贾玮 汤闻易 马宗民 《指挥信息系统与技术》 2023年第4期57-63,共7页
随着我国航空业的高速发展,空中交通管制领域相关知识越来越多。为提升空中交通管理(空管)数据的完整性,结合空管数据的时空特点,研究了时空知识图谱补全方法。时空知识图谱补全可依据已知实体和关系预测出三元组中的缺失部分,为此提出... 随着我国航空业的高速发展,空中交通管制领域相关知识越来越多。为提升空中交通管理(空管)数据的完整性,结合空管数据的时空特点,研究了时空知识图谱补全方法。时空知识图谱补全可依据已知实体和关系预测出三元组中的缺失部分,为此提出了一种基于平移距离的时空知识图谱补全方法(T-STKGC),具体包括时空感知编码器和知识补全解码器2个部分。时空感知编码器旨在学习时空知识图谱的嵌入式表示;知识补全解码器通过预测缺失的实体来完成时空知识补全。在公共数据集OpenSky和YAGO上的试验结果表明,T-STKGC模型对时空知识图谱补全具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 时空知识图谱 知识图谱补全 递归神经网络
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时序知识图谱补全研究综述
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作者 许凯嘉 柳林 +1 位作者 王海龙 刘静 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第22期38-57,共20页
目前时序知识图谱广泛存在不完备性等问题,这种不完备性问题严重制约了时序知识图谱在下游任务中的应用及发展。时序知识图谱补全(temporal knowledge graph completion,TKGC)技术能够预测其中缺失的链接,以解决不完备性问题。时序知识... 目前时序知识图谱广泛存在不完备性等问题,这种不完备性问题严重制约了时序知识图谱在下游任务中的应用及发展。时序知识图谱补全(temporal knowledge graph completion,TKGC)技术能够预测其中缺失的链接,以解决不完备性问题。时序知识图谱补全通过考虑事实的时间维度,以期在捕捉时间信息的基础上获取实体及关系随时间推移发生的变化,这样有助于更准确地完成时序知识图谱补全任务。根据时间信息应用策略的不同对TKGC的最新研究进展进行综述。详尽阐述了TKGC的研究背景,包括问题定义、关键的基准数据集。基于所提出的分类方法介绍了现有的TKGC方法,总结了TKGC在下游任务中的应用。最后提出当前面临的挑战,同时展望未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 时序知识图谱 时序知识图谱补全(TKGC) 知识图谱嵌入 链接预测
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