FS-Net:面向時序知識圖譜推理的頻次統(tǒng)計網(wǎng)絡(luò)

摘要： 時序知識圖譜推理吸引了研究人員的極大關(guān)注.現(xiàn)有的時序知識圖譜推理技術(shù)通過建模歷史信息取得了巨大的進(jìn)步.但是,時變性問題和不可見實體(關(guān)系)問題仍然是阻礙時序知識圖譜推理模型性能進(jìn)一步提升的兩大挑戰(zhàn);而且由于需要對歷史子圖序列的結(jié)構(gòu)信息和時間依賴信息進(jìn)行建模,傳統(tǒng)的基于嵌入的方法往往在訓(xùn)練和預(yù)測過程中具有較高的時間消耗,這極大地限制了推理模型在現(xiàn)實場景中的應(yīng)用.針對以上困境,提出...