一种基于图神经网络学习自适应传播的知识图谱补全方法

本发明公开了一种基于图神经网络学习自适应传播的知识图谱补全方法，应用于知识图谱补全领域，包括：初始化知识图谱的中节点间关系，得到关系嵌入向量，并基于关系嵌入向量初始化给定的查询节点，得到查询节点的嵌入表示以及初始化目标节点为查询节点；构建子图，利用结合节点特征和关系嵌入的消息生成机制，生成消息传递的语义信息；基于语义信息，结合查询节点的嵌入表示，利用基于注意力机制的加权策略，计算注意力分数进行特征更新，计算邻居节点的得分，筛选得分最高的邻居节点，加入到目标节点进行迭代，得到多跳邻居节点；基于多跳邻居节点的嵌入推理，根据候选实体计算得分预测实体，完成知识图谱补全。本发明提升了知识图谱补全的性能。