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摘要：本发明涉及一种基于多关系知识增强图卷积网络的知识图谱嵌入方法及系统，属于知识图谱嵌入领域。该方法包括：S1：对输入的知识图谱中的关系进行扩展，引入每种关系的逆关系并添加自循环边；S2：在图神经网络中使用循环相关操作引入实体‑关系组合操作以将关系特征纳入特征传播中，捕捉实体和关系之间的交互模式，并通过注意力机制计算每种关系的权重，学习每个实体在不同关系下的语义变化；S3：在图神经网络的更新函数中，使用节点的所有邻居集合来更新节点嵌入，并更新相应的边；S4：从更新后的节点嵌入和关系嵌入中检索出每个实体和关系的特征矩阵，使用DTAE作为解码器对三元组进行评分。本发明能提高知识图谱嵌入的性能。
主权项：1.一种基于多关系知识增强图卷积网络的知识图谱嵌入方法，定义知识图谱G＝{V,R,ε}，V为实体顶点集，R为关系集，ε为G中所有三元组边的集合，三元组ε＝s,r,o，表示源实体s∈V和目标实体o∈V之间存在某种关系r∈R，使得事实成立，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：输入知识图谱数据集，对知识图谱G中的关系进行扩展，引入每种关系的逆关系并添加自循环边，提供图结构信息和关系特征；S2：在图神经网络中使用循环相关操作引入实体-关系组合操作以将关系特征纳入特征传播中，捕捉实体和关系之间的交互模式，并通过注意力机制计算每种关系的权重，学习每个实体在不同关系下的语义变化；S3：在图神经网络的更新函数中，使用节点v的所有邻居集合来更新节点嵌入表示hv，并更新相应的边即关系嵌入表示hr；S4：从更新后的节点嵌入hv和关系嵌入hr中检索出每个实体和关系的特征矩阵vs、vr和vo，使用DTAE作为解码器对三元组进行评分，其中DTAE表示基于动态自适应空洞卷积和注意力机制的知识图谱嵌入模型。
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百度查询： 重庆邮电大学 基于多关系知识增强图卷积网络的知识图谱嵌入方法及系统
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