论文标题：Uncertain knowledge graph embedding: an effective method combining multi-relation and multi-path

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Qi LIU, Qinghua ZHANG, Fan ZHAO, Guoyin WANG

发表时间：27 Apr 2023

DOI：10.1007/s11704-023-2427-z

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不确定性知识图谱有效在于刻画知识的内在不确定性，其拥有比传统知识图谱更丰富的语义信息。近年来，不确定性知识图谱的嵌入研究引起了许多学者的关注。但不确定性知识图谱的嵌入仍存在着一些尚未解决的问题，一方面，在对隐含关系事实的推理时，推理信息的结合不够全面。另一方面，现存的嵌入模型只能建模对称关系事实，无法表示非对称关系事实。针对这两个关键问题，重庆邮电大学张清华教授团队撰写了研究论文：一种基于多关系和多路径的不确定性知识图谱嵌入方法。

文章信息

标 题：

Uncertain knowledge graph embedding: an effective method combining multi-relation and multi-path

引用格式：

Qi LIU, Qinghua ZHANG, Fan ZHAO, Guoyin WANG. Uncertain knowledge graph embedding: an effective method combining multi-relation and multi-path. Front. Comput. Sci., 2024, 18(3): 183311

阅读原文：

文章概述

UKGE模型首先提出了不确定知识图谱表示学习任务，即实体与关系的表示向量需要同时嵌入图谱的结构信息与置信度信息。

文章旨在根据不确定关系事实的置信分数学习嵌入，同时引入概率软逻辑来推断训练期间未发现的关系事实的置信度分数，从而将规则的约束保留到嵌入表示当中。

技术步骤

通过研究不确定知识图谱的关系类型和推理方法，采用循环相关算子建模置信度函数，并引入不确定性资源排序算法以资源流的方式表示不确定性，结合多路径和多步信息。

实验结果

实验结果表明，本文提出的基于多关系和多路径的不确定性知识图谱嵌入方法，可有效提升不确定性知识图谱的嵌入效果，并在存在大量非对称关系事实的数据集上具有更优的性能表现。

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