一种基于拓扑感知混合卷积网络的知识图谱补全方法

本发明公开一种基于拓扑感知混合卷积网络的知识图谱补全方法，涉及知识图谱补全技术领域，其特征在于，包括以下步骤：S1：知识图谱的定义和描述；S2：图神经网络中的消息函数设计；S3：图神经网络中的注意力聚合机制；S4：拓扑感知的混合卷积解码器，S5：训练策略；采用带标签平滑的交叉熵损失函数对模型进行端到端训练，缓解过拟合问题并提升模型的泛化能力。本发明要解决的技术问题是提供一种基于拓扑感知混合卷积网络的知识图谱补全方法，实现显式推理与隐式特征交互的互补平衡，从而提升模型在不同关系类型上的适应性。