基于深度學習的羽毛球知識圖譜補全模型構(gòu)建

摘要： 為提升知識圖譜在羽毛球領域的應用價值，首先對補全模型的研究現(xiàn)狀進行了分析，其次結(jié)合深度學習技術和注意力機制，基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建子圖結(jié)構(gòu)解耦的知識圖譜補全模型，最后對模型的改進性能進行評估。結(jié)果表明，所提模型在所有子數(shù)據(jù)集都取得了良好的結(jié)果，與最佳基線模型相當；在實驗中選擇的3個數(shù)據(jù)集上，兩個測試指標都有不同程度的降低，這表明了實體特征解耦的有效性；只需3個或8個基底就足以表... （共6頁）