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型入和理链
基于模嵌则推相结合的知识图谱接预测
摘要
一
链是图谱重方向难点之。基型入
接预测知识研宄的要和于模嵌
三
，
的链接预测方法几乎完全依赖于元组数据该方法易于操作，但由
于良入于富，此很习实良
好的嵌很依赖丰的数据因难学到稀疏体的好
。、
表示基于逻辑则的链接预测方法精确度高可解性强，但逻辑
释
。
推理过中巨的空间其高因此，融上述
程大搜索使得算力负担论文合
法的点，提基模型入则推理相结知谱链
两种方优出于嵌和合的识图
接预测算法。论文主要研宄工作包括：
（１）基于型入三组富和基
针对模嵌的方法依赖于元数据的丰性
一
于理算法算力高的问题，则和模
则推的担文出了预测
负本提种
ｔｉｎｍ
ｅｃｏａｎ
ＲｕｌＩｎｕｎＭｏｅｌＥｅｄｉ
型嵌入迭代的链接预测算法（ｄｄｄｂｄｇ
ＩｔｅｒａｔｉｏｎＲＩＭＥＩ）
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