时空融合的时序知识图谱多跳推理模型
Spatiotemporal fusion multi-hop reasoning model for temporal knowledge graphs
江苏大学 计算机科学与通信工程学院, 江苏 镇江 212013
摘要
针对现有时序知识图谱多跳推理模型实体与关系嵌入空间分离导致的语义割裂的缺陷，以及时间信息表达能力受限的问题，提出时空融合的多跳推理模型(SF-MR)。该模型通过包含双路残差连接与空间卷积的三联体分配器构建实体和关系跨空间语义依赖；结合时空注意力机制分别建模实体时序演化和空间关联特征，并通过门控网络动态融合；采用分层强化学习框架将推理解耦为关系和实体双层决策，以缓解动作空间爆炸问题。在ICEWS14、ICEWS18、WIKI和YAGO四个公开数据集上的实验表明，SF-MR在MRR、H@1、H@3和H@10等关键指标上均优于最新基线模型。具体而言，在ICEWS14上，SF-MR的MRR、H@3和H@10分别比最优基线提升1.10%、1.53%和2.69%；在WIKI和YAGO数据集上，各项指标亦稳定提升0.79%至1.01%。消融实验进一步验证了三联体分配器与时空注意力机制对提升语义交互与时序建模能力的有效性。
基金项目
镇江市重点研发计划项目(GY2023034)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0296
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第4期
发布历史
[2025-12-16] 优先出版
引用本文
马汉达, 费凡. 时空融合的时序知识图谱多跳推理模型 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (4). (2025-12-19). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0296. (Ma Handa, Fei Fan. Spatiotemporal fusion multi-hop reasoning model for temporal knowledge graphs [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (4). (2025-12-19). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0296. )
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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