【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种建模关系动态性的时间动态知识图谱推理方法，本专利技术属于知识图谱建模、知识推理、时序预测领域。
技术介绍
1、知识图谱推理是知识图谱研究领域的一个重要方向。由于其在事件预测任务中的关键作用，知识图谱推理技术广泛应用于金融、医疗、安全等各个领域。根据研究对象，该研究方可分为静态知识图谱推理和动态知识图谱推理。相较于静态知识图谱推理方法，动态知识图谱推理进一步关注知识图谱中事实/知识的动态变化(例如，<trump,is presidentof,america>在2020年成立，但在2022年并不成立)。
2、现有的动态知识图谱推理，主要针对时间离散的动态知识图谱进行推理研究。由于考虑了时间维度的信息，动态知识图谱推理方法显著地提升了推理性能。根据推理模型的输入设置，又可以分为内推的动态知识图谱推理和外推的动态知识图谱推理：
3、内推的动态知识图谱推理方法：这类方法使用已观测到的时刻t0到tk的事实作为输入，用于推断时刻t0到tk之间的缺失事实，可视作时序插值任务。经典的模型如hyte通过...
【技术保护点】
1.一种建模关系动态性的时间动态知识图谱推理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述实体的嵌入表示、所述关系的局部嵌入表示、所述关系的全局嵌入表示进行更新：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于知识图谱子图中的每个实体，将其邻居实体和邻接关系的嵌入表示通过图神经网络的信息传递机制进行聚合作为所述实体的动态嵌入，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将与当前关系在前序时间内共现的所有关系的全局动态嵌入表示进行求和并取平均，然后将该平均表示和当前关系上一时刻的表...
【技术特征摘要】
1.一种建模关系动态性的时间动态知识图谱推理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述实体的嵌入表示、所述关系的局部嵌入表示、所述关系的全局嵌入表示进行更新：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于知识图谱子图中的每个实体，将其邻居实体和邻接关系的嵌入表示通过图神经网络的信息传递机制进行聚合作为所述实体的动态嵌入，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将与当前关系在前序时间内共现的所有关系的全局动态嵌入表示进行求和并取平均，然后将该平均表示和当前关系上一时刻的表示输入到gru单元，更新得到所述关系的全局动态嵌入，表示为：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对头实体周围的出度边的嵌入表示进行基于注意力机制的信息聚合，将信息聚合后的嵌入表示与上一时刻的关系局部动态嵌入表示进行拼接，输入到gru单元，更新得到所述关系...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈逢文，廖隆权，张宗益，郑林江，尚家兴，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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