计算机应用研究

作者：董文永,梁智学,周孟强,贾亚洁,

单位：1.新疆政法学院信息网络安全学院,新疆图木舒克843900；2.武汉大学a.计算机学院;b.国家网络安全学院,武汉430072；

关键词：时序知识图谱,图结构,实体特征聚合,关系语义聚合,

基金：国家自然基金面上项目(61672024)；国家重点专项研发计划资助项目(2018YFB2100500)；；

目前大多数现有的时序知识图谱推理模型都依赖于关系图神经网络来捕捉每个快照中实体之间的语义依赖关系。为了更好地利用图谱数据中的结构信息，提出了一种融合实体特征聚合和关系语义聚合的推理模型EFRSA。该模型能够捕捉每个时间戳下并发实体之间的语义依赖性，通过实体特征聚合模块识别和利用共现实体之间潜在的重要关联；同时，EFRSA还引入了基于关系关联子图的关系语义聚合模块，以充分表达图结构中的关系语义信息。在ICEWS、GDELT、YAGO和WIKI等数据集上的实验结果表明，EFRSA在实体预测的MRR评估指标上有0.89~3.24的提升，在关系语义预测上都取得了最高的性能，从而增强了模型的推理能力。

来源：2025年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

查看计算机应用研究杂志2025年第10期