基于权重生成图卷积神经网络的链接预测方法

摘要

针对标准加权图卷积神经网络无法对有向图的方向进行建模，以及在邻居信息传递过程中未考虑边语义特征的问题，提出了一种基于权重生成器的加权图卷积神经网络编码器用于链接预测。该编码器通过权重生成器构造加权邻接矩阵，同时加入边的方向性和三元组中实体(节点)和关系(边)的特征，为解码器模型生成语义更加丰富的实体嵌入。将所提出的编码器和LKER组合成端到端模型并在公开数据集上进行链接预测实验表明，所提出的模型具有有效性。

关键词

知识图谱 / 链接预测 / 图卷积神经网络 / 知识图谱嵌入