融合圖譜重構(gòu)的時序知識圖譜推理

摘要： 針對現(xiàn)有時序知識圖譜模型多數(shù)基于靜態(tài)知識圖譜快照序列進行推理，無法充分捕獲細粒度時序特征的問題，設(shè)計了基于圖譜重構(gòu)的時序知識圖譜推理模型（graph reconstruction for temporal knowledge reasoning,GRTKR）。該模型通過對實體的時間鄰域進行采樣完成時序知識圖譜重構(gòu)，結(jié)合時間編碼器提供的顯式時序特征與鄰域特征聚合器提供的隱式時序特... （共7頁）