基于历史-全局静态信息及动态演化模式增强的时序知识图谱推理模型

北京邮电大学学报页数： 8 2025-11-11

摘要：针对现有模型难以捕获复杂动态演化模式、无法准确推断历史交互受限的问题，提出了一种基于历史-全局静态信息及动态演化模式增强的时序知识图谱推理模型。所提模型采用基于关系图卷积网络的演化表示编码器建模历史子图序列的演化模式以确定多个特征通道。设计了一个基于通道注意力的特征融合机制，该机制使用卷积神经网络学习跨通道的交互信息，以融合多个实体及关系特征通道。构建基于Transformer... （共8页）

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