一种面向在线增量学习场景的知识图谱补全方法

本发明公开了一种面向在线增量学习场景的知识图谱补全方法，该方法包含对在线教育平台中原有的知识图谱进行训练获得基准知识图谱，以及用数值化表示基准知识图谱中的实体以及关系，并将实体、关系映射到低维度向量空间；然后，对原有知识图谱和持续输入的增量知识图谱采用基于影响因子的经验回放采样处理；最后，从增量知识图谱中获取不完整三元组的实体、关系的表示，以及对候补实体依据能量函数大小排序，得到补全序列数据，并补入在线教育平台中，得到补全知识图谱。本发明的知识图谱补全方法旨在减轻灾难性遗忘问题，有助于更好地适应知识图谱动态变化的需求，提升知识图谱的在线学习效果，因而在知识表示学习领域具有广阔的应用前景。