基于复数双曲图神经网络的领域知识图谱补全方法和系统

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基于复数双曲图神经网络的领域知识图谱补全方法和系统
申请号:CN202410927756
申请日期:2024-07-11
公开号:CN118709719A
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于复数双曲图神经网络的领域知识图谱补全方法和系统,涉及知识图谱技术领域。本发明将节点向量表示嵌入到复数双曲空间,对封闭子图中的节点进行等距变换,得到目标节点在复数双曲空间的表示;将两个目标节点在复数双曲空间的表示在复数双曲空间融合,映射回实数欧式空间,对融合之后的结果、封闭子图的向量表示和关系表示进行连接操作,得到三元组相似性得分,根据三元组相似性得分补全领域知识图谱。本发明对知识图谱补全的过程中,引入复数双曲空间强化图节点的表达能力,并利用子图归纳的方法提升模型的泛化能力,更好地补全知识图谱。
技术关键词
知识图谱补全方法 节点 三元组 邻居 双曲正切函数 距离信息 关系 块对角矩阵 线性变换矩阵 知识图谱技术 二进制特征 注意力机制 表达式 编码模块 参数 可读存储介质
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