一种基于双视图学习的知识图谱归纳推理方法

本发明涉及知识图谱推理技术，提供了一种基于双视图学习的知识图谱归纳推理方法，其基于n跳邻居构成的封闭子图，构建局部图；同时，引入全局图，全局图以关系作为节点，以关系间是否存在共有实体构建边；架构时，首先，运行全局图的学习模块，利用一个独立的图神经网络，学习关系嵌入，并将更新过的关系嵌入送入局部图学习模块；然后，以送入的关系嵌入为关系嵌入，运行局部图的学习模块，利用图神经网络更新实体嵌入；因此，本发明的方法，通过引入全局图，构造局部图和全局图的互补学习，弥补单视图学习的缺陷，改善了学习能力，提高了归纳推理的性能，解决现有基于子图的实体归纳推理模型，无法学习全局语义信息的问题。