Graph neural networks (GNNs) have emerged as a powerful paradigm for embedding-based entity alignment due to their capability of identifying isomorphic subgraphs. However, in real knowledge graphs (KGs), the counterpart entities usually have non-isomorphic neighborhood structures, which easily causes GNNs to yield different representations for them. To tackle this problem, we propose a new KG alignment network, namely AliNet, aiming at mitigating the non-isomorphism of neighborhood structures in an end-to-end manner. As the direct neighbors of counterpart entities are usually dissimilar due to the schema heterogeneity, AliNet introduces distant neighbors to expand the overlap between their neighborhood structures. It employs an attention mechanism to highlight helpful distant neighbors and reduce noises. Then, it controls the aggregation of both direct and distant neighborhood information using a gating mechanism. We further propose a relation loss to refine entity representations. We perform thorough experiments with detailed ablation studies and analyses on five entity alignment datasets, demonstrating the effectiveness of AliNet.


翻译:为了解决这一问题,我们提议一个新的KG神经网络(GNNs),即AliNet(AliNet),目的是以最终到最终的方式减轻邻里结构的非形态化。由于对口实体的直接邻居通常由于化学异质化而不同,AliNet(AliNet)介绍远邻扩大邻里结构的重叠。它采用关注机制,突出有帮助的邻里,减少噪音。然后,它利用定位机制控制直接和远邻信息的汇总。我们进一步提议为完善实体的表述而进行关系损失。我们进行了彻底的实验,对五个实体的校正数据集进行了详细的校正研究和分析,展示了AliNet的有效性。

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