There has been an increasing interest in inferring future links on temporal knowledge graphs (KG). While links on temporal KGs vary continuously over time, the existing approaches model the temporal KGs in discrete state spaces. To this end, we propose a novel continuum model by extending the idea of neural ordinary differential equations (ODEs) to multi-relational graph convolutional networks. The proposed model preserves the continuous nature of dynamic multi-relational graph data and encodes both temporal and structural information into continuous-time dynamic embeddings. In addition, a novel graph transition layer is applied to capture the transitions on the dynamic graph, i.e., edge formation and dissolution. We perform extensive experiments on five benchmark datasets for temporal KG reasoning, showing our model's superior performance on the future link forecasting task.


翻译:人们越来越有兴趣在时间知识图(KG)上推断未来联系。时间知识图(KG)上的链接随着时间的变化而不断变化,而现有的方法则在离散的状态空间中模拟时间KG。为此,我们提出一个新的连续模式,将神经普通差异方程式(ODEs)的概念扩大到多关系图进化网络。拟议的模型保留了动态多关系图数据的连续性,并将时间和结构信息编码为连续时间动态嵌入。此外,还应用了一个新的图形转换层来捕捉动态图的转变,即边缘形成和解体。我们广泛试验了用于时间KG推理的五个基准数据集,展示了我们模型在未来链接预测任务的优异性表现。

0
下载
关闭预览

相关内容

通过学习、实践或探索所获得的认识、判断或技能。
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
35+阅读 · 2021年1月27日
Reasoning on Knowledge Graphs with Debate Dynamics
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月2日
Efficiently Embedding Dynamic Knowledge Graphs
Arxiv
14+阅读 · 2019年10月15日
Arxiv
29+阅读 · 2018年4月6日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员