融合实体邻域信息的时序知识图谱实体对齐
Incorporating entity neighborhood information for temporal knowledge graph entity alignment
西安邮电大学 a. 计算机学院; b. 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室, 西安 710121
摘要
实体对齐的目的是通过匹配多源知识图谱中相同的实体来构造一个完整的知识图谱。现有的方法主要集中在静态知识图谱上，未能充分利用大规模知识结构中普遍存在的时间信息，同时在融合实体邻域信息时忽视了未直接相连的潜在邻居。为此，提出了一种融合实体邻域信息的时序知识图谱实体对齐模型ENTEA。首先，通过捕捉实体在不同时刻的活跃度来构建实体的时间特征；其次，提出一种邻域相似性度量方法识别潜在的邻居节点，在单独的信道中执行消息传递来提取不同的邻居表示以得到邻域特征；最后，结合实体的时间特征和邻域特征生成丰富的实体嵌入。实验结果表明，在DICEWS-1K/200、YAGO-WIKI50K-5K/1K四个真实的数据集上，相较于基线模型中的最优结果，所提模型的Hits@1值分别提升了1.8，1.7，1.7和1.9个百分点，验证了模型的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61373116)
工业和信息化部通信软科学(2018-R-26)
陕西省重点研发计划资助项目(2022GY-038)
国家级大学生创新创业计划训练项目(202411664067)
陕西省大学生创新创业计划训练项目(S202411664140)
陕西省教育厅科学研究计划资金助项目(18JK0697)
陕西省社会科学基金资助项目(2016N008)
西安市社会科学规划基金资助项目(17X63)
西安邮电大学研究生创新基金资助项目(CXJJYL2023038)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0513
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第7期
发布历史
[2025-03-14] 优先出版
引用本文
翟社平, 张文静, 马梦瑶, 等. 融合实体邻域信息的时序知识图谱实体对齐 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0513. (Zhai Sheping, Zhang Wenjing, Ma Mengyao, et al. Incorporating entity neighborhood information for temporal knowledge graph entity alignment [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (7). (2025-03-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.12.0513. )
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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