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申请/专利权人：齐鲁工业大学

摘要：本发明提供了一种基于转换假设和消息传递的知识图谱链接预测方法及系统。该方法包括，获取需要进行链接预测任务的知识图谱的数据；根据获取的知识图谱的数据，通过预训练得到知识图谱中实体和关系的向量表示；根据得到的实体和关系的向量表示和变换图网络，得到全图的节点表示；根据全图的节点表示，基于查询条件，得到与查询条件相关的子图表示；根据得到的子图表示和注意力聚合图网络，得到新的子图表示和注意力分数；根据新的子图表示和注意力分数进行知识图谱链接预测。

主权项：1.基于转换假设和消息传递的知识图谱链接预测方法，其特征在于，应用在医疗领域，包括：获取需要进行链接预测任务的知识图谱的数据；根据获取的知识图谱的数据，通过预训练得到知识图谱中实体和关系的向量表示；根据得到的实体和关系的向量表示和变换图网络，得到全图的节点表示；所述变换图网络通过所述转换假设，以三元组中的关系为转换操作符，对头实体和尾实体进行转换，经转换后，尾实体即为转换后的头实体；头尾实体之间的转换假设操作，具体为：根据预训练时使用的实体-关系组合操作来定义所述转换假设操作的转换操作符；根据全图的节点表示，基于查询条件，得到与查询条件相关的子图表示；所述得到全图节点表示，具体为：使用与转换假设相适应的消息传递函数和节点更新函数对全图的节点表示进行更新，进而得到更新后的全图的节点表示；根据得到的子图表示和注意力聚合图网络，得到新的子图表示和注意力分数；所述得到子图表示的方法，具体为：根据与查询条件相关的子图表示，经过注意力聚合图网络对子图表示更新后，得到新的子图表示；所述注意力聚合图网络中消息聚合的方法，具体为：每个节点的邻接点的信息各有不同，多种聚合器可根据不同的邻域消息使用合适的聚合函数，然后使用基于节点度的缩放器根据要聚合的消息数对传入消息进行放大或缩小；根据新的子图表示和注意力分数进行知识图谱链接预测；所述根据新的子图表示和注意力分数进行知识图谱链接预测的过程包括：根据子图节点信息、查询条件和更新后的全图节点表示，依据转移矩阵，得到注意力分数，基于注意力分数进行知识图谱链接预测；其中，所述需要进行链接预测任务的知识图谱为家族遗传病史预测的知识图谱；所述查询条件为患者患有糖尿病的原因，所述与查询条件相关的子图表示为与该患者有长辈关系的所有直系家属患有糖尿病的知识图谱。

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百度查询： 齐鲁工业大学 基于转换假设和消息传递的知识图谱链接预测方法及系统