融合实体特征聚合和关系语义聚合的推理模型
Reasoning model integrating entity feature aggregation and relation semantic aggregation
1. 新疆政法学院 信息网络安全学院, 图木舒克 843900
2. 武汉大学 a. 计算机学院; b. 国家网络安全学院, 武汉 430072
摘要
目前大多数现有的时序知识图谱推理模型都依赖于关系图神经网络来捕捉每个快照中实体之间的语义依赖关系。为了更好地利用图谱数据中的结构信息，提出了一种融合实体特征聚合和关系语义聚合的推理模型EFRSA。该模型能够捕捉每个时间戳下并发实体之间的语义依赖性。EFRSA通过实体特征聚合模块识别和利用共现实体之间潜在的重要关联。同时，EFRSA还引入了基于关系关联子图的关系语义聚合模块，以充分表达图结构中的关系语义信息。在ICEWS、GDELT、YAGO和WIKI等数据集上实验结果表明，EFRSA在实体预测的MRR评估指标上有0.89-3.24的提升，在关系语义预测上都取得了最高的性能，从而增强了模型的推理能力。
基金项目
国家自然基金面上项目61672024,国家重点专项研发计划2018YFB2100500
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0537
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第10期
发布历史
[2025-06-04] 优先出版
引用本文
董文永, 梁智学, 周孟强, 等. 融合实体特征聚合和关系语义聚合的推理模型 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (10). (2025-06-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0537. (Dong Wenyong, Liang Zhixue, Zhou Mengqiang, et al. Reasoning model integrating entity feature aggregation and relation semantic aggregation [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (10). (2025-06-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.11.0537. )
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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