APPTeK：基于智能体的时序知识图谱谓词预测
人工智能
2022-07-22 v2 机器学习
摘要
在时序知识图谱（tKG）中，时间维度被附加到知识库中的事实上，从而形成实体之间的四元组，例如（任天堂，发布，超级马里奥，1985-09-13），其中谓词在某个时间间隔内或某个时间戳上成立。我们提出了一种强化学习智能体，同时收集关于查询实体邻域的时间相关信息。我们将所探索图结构的编码称为指纹，并将其用作 Q 网络的输入。我们的智能体按顺序决定接下来需要探索哪种关系类型以扩展查询实体的局部子图。我们的评估表明，与最先进的 tKG 嵌入算法相比，所提方法取得了具有竞争力的结果，并且我们额外获得了关于主客体之间相关结构的信息。
引用
@article{arxiv.2110.14284,
title = {APPTeK: Agent-Based Predicate Prediction in Temporal Knowledge Graphs},
author = {Christian M. M. Frey and Yunpu Ma and Matthias Schubert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.14284},
year = {2022}
}