【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及知识图谱，具体涉及一种基于图结构信息的小样本知识图谱补全方法。
技术介绍
1、知识图谱是一种以三元组形式存储的数据集合，已经被广泛应用到文本问答、社交推荐等智能领域中。现有知识图谱普遍存在信息不足、连接稀疏的问题，导致对下游任务的支撑作用有限。知识图谱补全方法在现有三元组集合的基础上，充分发掘实体间的潜在关系，向知识图谱中增添新的事实三元组，从而达到改善知识图谱完备程度的效果。
2、但是由于传统的知识图谱方法效果需要大量的相同三元组实体对进行训练，而知识图谱普遍面临知识缺失和长尾效应问题，其中大量信息集中在少数热门节点上，导致大部分实体和关系信息稀缺。为应对这些挑战，研究转向小样本知识图谱补全领域，旨在利用元学习或度量学习算法补全缺失信息，提高图谱的完整性和覆盖性。但是目前的方法都未能充分利用知识图谱的潜在信息。对此本申请开展了基于图结构信息的小样本知识图谱补全技术研究，旨在有效利用实体的邻域信息和路径信息，增强知识图谱的全面性。
3、现有的小样本知识图谱补全技术主要以分为基于度量学习的方法和基于元...
【技术保护点】
1.一种基于图结构信息的小样本知识图谱补全方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图结构信息的小样本知识图谱补全方法，其特征在于，所述步骤S1具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于图结构信息的小样本知识图谱补全方法，其特征在于，所述步骤S2具体有以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于图结构信息的小样本知识图谱补全方法，其特征在于，所述中心实体嵌入具体通过以下步骤获得：
5.根据权利要求4所述的一种基于图结构信息的小样本知识图谱补全方法，其特征在于，所述三元组关系表征嵌入的实现流程具
【技术特征摘要】
1.一种基于图结构信息的小样本知识图谱补全方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图结构信息的小样本知识图谱补全方法，其特征在于，所述步骤s1具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于图结构信息的小样本知识图谱补全方法，其特征在于，所述步骤s2具体有以下子步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于图结构信息的小样本知识图谱补全方法，其特征在于，所述中心实体嵌入具体通过以下步骤获得：
5.根据权利要求4所述的一种基于图结构信息的小样本知识图谱补全方法，其特征在于，所述三元组关系表征嵌入的实现流程具体如下：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：段贵多，梁爽，罗光春，王文慧，李向阳，赵明钰，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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