一种图核注意力网络时序知识图谱嵌入方法

本申请涉及一种图核注意力网络时序知识图谱嵌入方法，以失信实体为节点、以失信关系为边，并基于失信关系和时间戳计算权重，构建有向图；利用图注意力网络提取有向图中节点的特征表示；应用孪生神经网络对节点的特征表示进行关联性分析，提取相似关系特征；增强注意力机制基于失信关系、相似关系特征计算全局失信实体关系权重；通过领域图核计算核函数将节点的特征表示映射至高维空间；通过线性结构熵计算更新后的权重的特征熵值；结合领域图核处理结果和特征熵值，得到节点的高维嵌入向量；采用t‑SNE方法对节点的高维嵌入向量进行降维；将多个时间戳以及失信关系对应的失信实体降维的高维嵌入向量进行融合，得到嵌入向量表示。