面向知识图谱链接预测任务的解释子图生成模型
Interpretive subgraph generation model for knowledge graph link prediction task
火箭军工程大学, 西安 710025
摘要
近年来图神经网络（GNN）发展迅速，相关模型在知识图谱链接预测任务上的性能显著提升。为解释性能提升的原因，研究人员需要提取GNN学习到的子图模式。然而现有GNN解释器在知识图谱这类典型多关系（multi-relation）图数据场景下的解释准确性尚未被验证，且相关工具尚未实现，导致解释子图提取困难。针对该问题，提出一种将多关系的知识图谱转换为单关系（uni-relational）图的知识图谱链接预测模型，该模型通过将知识图谱中的实体组合为新的节点，并将关系作为新节点的特征，生成只有单一关系的新图，并在新图上训练去噪自编码器使其获得链接预测能力，最后使用GNN解释器生成子图解释。在三个基准数据集上的实验表明，与不进行转换的GraIL相比，基于单关系转换的链接预测模型的相对AUC指标提升显著。最后，该模型选取FB15K-237数据集进行解释子图提取实验，验证了模型在直接提取链接预测解释方面的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目
陕西省科技创新团队项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.06.0260
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第2期
所属栏目: 数据分析与知识发现专题
出版页码: 375-380
文章编号: 1001-3695(2024)02-008-0375-06
发布历史
[2023-08-21] 优先出版
[2024-02-05] 印刷出版
引用本文
姚俊萍, 袁聪, 李晓军, 等. 面向知识图谱链接预测任务的解释子图生成模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (2): 375-380. (Yao Junping, Yuan Cong, Li Xiaojun, et al. Interpretive subgraph generation model for knowledge graph link prediction task [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (2): 375-380. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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