时序知识图谱表示学习(计算机科学)
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发布时间：2024-12-25 13:05
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时间：2024-12-26 00:30
知识图谱作为处理多源异构异质数据的利器，在语义交互方面表现出色。然而，现有知识图谱多基于静态数据构建，未充分考虑实体与关系的时间特性。为解决这一问题，时序知识图谱应运而生。本文旨在综述这一领域，讨论时序知识图谱表示学习的最新进展。
时序知识图谱通过引入时间信息，将事实三元组扩展为包含时间维度的四元组（头实体、关系、尾实体、时间戳），以此构建动态的知识图谱。传统的知识图谱仅关注静态关系，而时序知识图谱则需面对动态演化带来的挑战。因此，本文深入探讨了时序知识图谱表示学习的关键概念、主要优点以及实现方法。
时序知识图谱表示学习的主要优点在于能够捕捉和利用时间信息，使得知识图谱更加灵活和适应变化。实现方法方面，现有研究从不同角度出发，涵盖了多种建模策略。例如，翻译模型、双线性模型、旋转模型、时序点过程和概率分布方法等，每种方法都有其独特优势。
翻译模型如TransE通过将关系视为头实体到尾实体的位移，有效地捕捉了实体间的语义关系。为解决TransE在自反关系和多种实体关系建模上的局限性，衍生模型如TransH、TransR、TransD和TranSparse应运而生。TransE-TAE-ILP模型进一步引入时间维度，利用时间演化矩阵捕获关系的时间顺序关系，以实现时空信息的联合编码。
双线性模型则通过构建关系映射矩阵，实现从头实体到尾实体的映射，引入时间戳信息以增强模型的动态特性。TA-DisMult模型将时间戳分解为时间token序列，并通过LSTM处理这些token，以获取关系在不同时间点的行为特征。
旋转模型如RotatE与ChronoR则通过旋转操作和正交矩阵，实现基于关系和时间信息的实体位置预测，进一步丰富了模型的表示能力。
时序点过程方法则关注时间序列建模，能够捕获事件之间的关联，并通过条件强度函数预测未来事件。Know-Evolve模型则将时间视为随机变量，使用时序点过程对知识图谱中的事件进行建模，优化目标基于负对数似然。
概率分布方法如Re-Net通过将时序知识图谱表示为序列，并使用RNN定义事件的联合概率分布，实现事件发生的概率建模。全局表示和局部表示策略通过R-GCN聚合器，捕获不同时间戳和关系下的实体信息，为预测提供支持。
图神经网络方法，如RE-GCN，结合GCN和GRU，分别捕捉知识图谱的结构信息和时序信息，通过门控循环组件实现历史知识图谱序列的自回归建模。RE-GCN通过GRU捕获关系的序列模式，对关系在不同时间点进行均值池化，以更新实体表示。
尽管时序知识图谱表示学习领域取得了显著进展，但仍面临挑战。包括如何更准确地捕捉和利用时间信息、如何在不同场景下优化模型性能、以及如何处理大规模动态知识图谱的实时更新等问题。未来的研究方向可能聚焦于这些挑战的解决，以推动时序知识图谱表示学习的进一步发展。
