工作動(dòng)態(tài)
時(shí)序知識(shí)圖譜作為知識(shí)圖譜的一個(gè)分支,用于刻畫具有時(shí)間戳特征的事實(shí),彌補(bǔ)傳統(tǒng)靜態(tài)知識(shí)圖譜無(wú)法描述真實(shí)世界中的實(shí)體和關(guān)系動(dòng)態(tài)性的不足。我中心大數(shù)據(jù)部提出了一種基于路徑信息緩存機(jī)制的時(shí)序知識(shí)圖譜推理方法,利用時(shí)序緩存策略,對(duì)“子圖拓?fù)湫畔R聚單元”捕捉的時(shí)序子圖結(jié)構(gòu)特征建模實(shí)體對(duì)表示的演化過(guò)程,以對(duì)未來(lái)時(shí)刻的事實(shí)進(jìn)行表征預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型在多項(xiàng)指標(biāo)上均取得顯著提高。
該研究成果已被人工智能領(lǐng)域的國(guó)際頂級(jí)會(huì)議The 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI 2023,CCF A類)接受。論文第一作者為大數(shù)據(jù)部博士研究生董昊,導(dǎo)師為周園春研究員。
該研究工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目等支持。
該研究成果已被人工智能領(lǐng)域的國(guó)際頂級(jí)會(huì)議The 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI 2023,CCF A類)接受。論文第一作者為大數(shù)據(jù)部博士研究生董昊,導(dǎo)師為周園春研究員。
該研究工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目等支持。

相關(guān)成果:
Hao Dong, Zhiyuan Ning, Pengyang Wang, Ziyue Qiao, Pengfei Wang, Yuanchun Zhou and Yanjie Fu. "Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning." The 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2023. (accepted)
責(zé)任編輯:郎楊琴
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