[发明专利]一种基于结构特征高阶逻辑知识图谱表示学习方法在审
| 申请号： | 202210449943.7 | 申请日： | 2022-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN114741535A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 于硕;李世豪;张丰益;夏锋 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/35;G06N5/02;G06F16/901;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 许明章;王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能研究领域，提出一种基于结构特征高阶逻辑知识图谱表示学习方法。首先，对数据进行高阶逻辑关系特征表示，提取图中的节点邻域结构模体度矩阵，将每个关系中实体模体度矩阵作为高阶逻辑关系特征；其次，图卷积网络进行实体属性特征和高阶逻辑关系特征表示；最后，使用哈达玛积、求和与串联三种不同的聚合方法进行特征聚合。本发明融合了两种知识图谱表示学习特征，从不同角度学习样本数据后用于实体分类、链路预测等知识图谱下游任务，获得一种精度较高的高阶逻辑知识表示学习方法，同时可以克服目前的知识表示学习方法，对逆关系和复合关系等高阶逻辑关系表达能力不足，表示损耗大，计算成本高，可解释性差等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 结构 特征 逻辑 知识 图谱 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
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