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基于时序知识图谱补全模型预测新的时间依赖关系研究
资料介绍
一、时序知识图谱概述
时序知识图谱（Temporal Knowledge Graph, TKG）是传统知识图谱的扩展形式，通过在三元组（头实体、关系、尾实体）基础上引入时间维度，形成四元组（头实体, 关系, 尾实体, 时间戳/时间区间），以建模实体间随时间动态变化的关系。例如“（李白, 创作, 《静夜思》, 726年）”即包含时间属性的知识表示。相比静态知识图谱，TKG能够更准确地捕捉现实世界中关系的时效性、周期性和因果性，广泛应用于事件预测、舆情分析、智能推荐等领域。
二、时序知识图谱补全任务定义
时序知识图谱补全（Temporal Knowledge Graph Completion, TKGC）旨在基于已有四元组信息，预测缺失的实体或时间信息，主要包括以下三类子任务：
· 实体预测：给定（头实体, 关系, 时间戳, ?）或（?, 关系, 尾实体, 时间戳），预测缺失的尾实体或头实体；
· 关系预测：给定（头实体, ?, 尾实体, 时间戳），预测连接实体对的关系；
· 时间预测：给定（头实体, 关系, 尾实体, ?），预测关系发生的时间戳或时间区间。
其中，时间依赖关系预测是TKGC的核心挑战之一，需同时考虑实体关系的语义特征与时间动态特征，例如预测“（某公司, 收购, 某企业, ?）”中收购事件发生的具体年份。
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