N 元知识图谱中链接预测的综述
人工智能
2025-06-11 v1
摘要
N 元知识图谱（NKGs）是一种专门用于高效表示复杂现实事实的知识图谱。与传统知识图谱（通常涉及两个实体的事实）不同，NKGs 可以捕获包含两个以上实体的 n 元事实。NKGs 中的链接预测旨在预测这些 n 元事实中缺失的元素，这对于完成 NKGs 和提升下游应用的性能至关重要。该任务近期获得了广泛关注。在本文中，我们首次对 NKGs 中的链接预测进行了全面综述，概述了该领域，系统地分类了现有方法，并分析了其性能与应用场景。我们还概述了未来研究的有前景方向。
引用
@article{arxiv.2506.08970,
title = {A Survey of Link Prediction in N-ary Knowledge Graphs},
author = {Jiyao Wei and Saiping Guan and Da Li and Xiaolong Jin and Jiafeng Guo and Xueqi Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.08970},
year = {2025}
}