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申请/专利权人：内蒙古大学
摘要：本发明提供一种基于复数双曲图神经网络的领域知识图谱补全方法和系统，涉及知识图谱技术领域。本发明将节点向量表示嵌入到复数双曲空间，对封闭子图中的节点进行等距变换，得到目标节点在复数双曲空间的表示；将两个目标节点在复数双曲空间的表示在复数双曲空间融合，映射回实数欧式空间，对融合之后的结果、封闭子图的向量表示和关系表示进行连接操作，得到三元组相似性得分，根据三元组相似性得分补全领域知识图谱。本发明对知识图谱补全的过程中，引入复数双曲空间强化图节点的表达能力，并利用子图归纳的方法提升模型的泛化能力，更好地补全知识图谱。
主权项：1.一种基于复数双曲图神经网络的领域知识图谱补全方法，其特征在于，包括：从领域知识图谱中选取两个目标节点并获取它们的公共邻居节点，通过剪枝构建封闭子图；编码封闭子图中的节点间的相对距离信息，得到初始化节点向量表示；以初始化节点向量表示和节点集作为输入数据，使用图神经网络聚合封闭子图中节点的邻居信息，生成节点向量表示，并对所有的节点向量表示进行平均池化，得到封闭子图的向量表示；将节点向量表示嵌入到复数双曲空间，对封闭子图中的节点进行等距变换，得到目标节点在复数双曲空间的表示；将两个目标节点在复数双曲空间的表示在复数双曲空间融合，映射回实数欧式空间，对融合之后的结果、封闭子图的向量表示和关系表示进行连接操作，得到三元组相似性得分，根据三元组相似性得分补全领域知识图谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古大学 基于复数双曲图神经网络的领域知识图谱补全方法和系统
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