融合图谱重构的时序知识图谱推理

来源：计算机工程与应用杂志2024年第9期北京时间：

作者：许智宏, 张天润, 王利琴, 董永峰

单位：1.河北工业大学 人工智能与数据科学学院，天津 300401；2.河北省大数据计算重点实验室，天津 300401；3.河北省数据驱动工业智能工程研究中心，天津 300401

摘要：针对现有时序知识图谱模型多数基于静态知识图谱快照序列进行推理，无法充分捕获细粒度时序特征的问题，设计了基于图谱重构的时序知识图谱推理模型（graph reconstruction for temporal knowledge reasoning，GRTKR）。该模型通过对实体的时间邻域进行采样完成时序知识图谱重构，结合时间编码器提供的显式时序特征与邻域特征聚合器提供的隐式时序特征来提升对时序数据建模的能力。在时序知识图谱数据集ICEWS14、ICEWS05-15、YAGO11K上的实验验证了方法的有效性，并且相比于主流基线模型，MRR、Hits@1、Hits@3、Hits@10评价指标均有明显提升。

关键词：时序知识图谱,推理,图谱重构,图卷积神经网络,门控循环单元