【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，具体为一种基于kans的时序知识图谱链接预测方法。
技术介绍
1、随着大数据时代的到来，知识图谱逐渐成为各类信息系统中的重要工具。它通过将实体和关系以图结构的形式进行建模，能够有效地表示和组织复杂的知识。然而，传统知识图谱往往忽略了时间信息，这导致它们在处理时序性或动态变化的任务时存在局限性。例如在金融、医疗、供应链管理等领域，实体和关系的状态往往随着时间变化而发生显著变化，如果不能捕捉和建模这些时间上的变化，知识图谱的应用效果将受到限制。
2、为了解决这一问题，时序知识图谱应运而生。时序知识图谱在实体和关系上引入时间维度，能够捕捉知识的演化过程和随时间变化的关系模式。这使得时序知识图谱在需要考虑时间依赖性的任务中具有广泛的应用前景，如事件预测、金融风险评估、个性化推荐等。
3、尽管时序知识图谱的概念已经被提出，但在实际应用中仍然面临诸多挑战。首先，时序知识图谱需要有效地处理时间维度上的数据稀疏性问题，因为现实世界中的大多数实体和关系并不会在所有时间点上发生互动。其次，如何在模型中捕捉和表...
【技术保护点】
1.一种基于KANs的时序知识图谱链接预测方法，其特征在于，包括图编码阶段和图解码阶段；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图编码阶段通过图特征提取算法提取时序知识图谱中实体和关系的特征。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图编码阶段通过图特征提取算法提取时序知识图谱中实体和关系的特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图解码阶段根据所述全局时序实体特征矩阵和所述全局时序关系特征矩阵，通过链接预测算法对下一个时间窗口知识图谱的链接实体进行预测。
5.根据权利要求4所述的方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于kans的时序知识图谱链接预测方法，其特征在于，包括图编码阶段和图解码阶段；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图编码阶段通过图特征提取算法提取时序知识图谱中实体和关系的特征。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图编码阶段通过图特征提取算法提取时序知识图谱中实体和关系的特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图解码阶段根据所述全局时...
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