摘要
本发明提供一种基于近似蕴涵共现图卷积网络的知识图谱嵌入方法,包括:利用近似蕴涵共现图卷积网络模型CoAE‑GCN提取知识图谱中实体和关系的共现特征,并将所述共现特征作为输入向量;利用图卷积网络学习知识图谱的局部特征,得到实体和关系的嵌入;利用近似蕴涵挖掘知识图谱中的隐含关系规则;结合注意力机制,利用图卷积网络提取节点的局部结构特征,生成中间嵌入表示;利用图卷积网络和全连接层对实体嵌入个关系嵌入进行合并,通过激励函数计算,将二值交叉熵损失函数最小化;优化损失函数,学习最佳参数配置,实现知识图谱的补全。
技术关键词
知识图谱嵌入方法
实体
挖掘知识图谱
邻居
关系
局部结构特征
三元组
卷积网络模型
多头注意力机制
融合特征
GCN模型
节点
成分分析
参数
非线性
变量