申请/专利权人：华中科技大学;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院

申请日：2024-03-20

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118261196A

主分类号：G06N3/042

分类号：G06N3/042;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.28#公开

摘要：本发明属于知识图谱联邦学习领域，公开了一种异构联邦环境下的知识图谱嵌入方法，包括：在服务端构建一组用于表征客户端对应知识图谱通用结构特征的结构基，并将初始化的结构网络参数和结构基嵌入下发至各客户端，各客户端仅将本地训练后的结构网络参数和结构基嵌入上传至服务端进行聚合，服务端仅维护结构网络参数和结构基嵌入，由客户端本地维护包含隐私信息的特征表示模块的网络参数，由于结构网络和结构基的通用性，该操作避免了隐私泄露。本发明在不使用对齐实体集合的情况下，高效利用了不同客户端持有的知识图谱，能够提升知识图谱补全任务的效果，解决了现有联邦知识图谱嵌入场景下，对齐实体的缺乏及其直接聚合带来的嵌入漂移问题。

主权项：1.一种异构联邦环境下的知识图谱嵌入方法，其特征在于，包括：S1、服务端构建一组结构基，随机初始化为对应的结构基嵌入，并将所述结构基嵌入和每个客户端中结构表示模块的初始结构网络参数分发至对应客户端；其中，所述结构基用于表征各客户端上所维护的所在行业知识图谱的通用结构特征；S2、每个客户端根据知识图谱和所述结构基构建结构表示图；S3、每个客户端通过对所述结构表示图出边对应的当前所接收到的结构基嵌入聚合并输入至基于当前所接收的结构网络参数所确定的结构表示模块进行编码，得到编码后的实体结构嵌入；采用特征表示模块获取知识图谱的实体特征，并与所述实体结构嵌入融合后，经解码得到实体和关系的嵌入；S4、每个客户端进行嵌入损失计算，以反向更新所述结构表示模块的结构网络参数和所述特征表示模块的参数以及对应的结构基嵌入；并将更新后的结构网络参数及对应的结构基嵌入上传至服务端；S5、服务端对更新后的结构网络参数及对应的结构基嵌入进行全局聚合；并将聚合后的结构网络参数和结构基嵌入再次分发至各客户端；S6、各客户端根据当前接收的结构网络参数和结构基嵌入执行S3，得到当前实体和关系的嵌入，并将其应用于下游预测任务中计算对应的预测精度；S7、服务端根据各客户端对应预测精度判断所有客户端是否达到预设的收敛条件，若否，则客户端执行S4并进入下一轮次的训练，若是，则客户端结束联邦学习，完成异构联邦环境下的知识图谱嵌入。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中科技大学;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 一种异构联邦环境下的知识图谱嵌入方法

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