Link prediction is an important way to complete knowledge graphs (KGs), while embedding-based methods, effective for link prediction in KGs, perform poorly on relations that only have a few associative triples. In this work, we propose a Meta Relational Learning (MetaR) framework to do the common but challenging few-shot link prediction in KGs, namely predicting new triples about a relation by only observing a few associative triples. We solve few-shot link prediction by focusing on transferring relation-specific meta information to make model learn the most important knowledge and learn faster, corresponding to relation meta and gradient meta respectively in MetaR. Empirically, our model achieves state-of-the-art results on few-shot link prediction KG benchmarks.


翻译:链接预测是完成知识图表(KGs)的重要方法,而基于嵌入方法(KGs的连接预测有效)在关系上表现不佳,只有几个关联三重关系。在这项工作中,我们提出一个元关系学习框架(MetaR)来完成KGs中共同但具有挑战性的几发链接预测,即通过只观察几个关联三重来预测新的三重关系。我们通过侧重于传输特定关联元信息,使模型学习最重要的知识和学习更快,分别与MetaR的元元和梯元相对应。 简而言之,我们的模型在几发链接预测KG基准上取得了最新的结果。

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网络中的链路预测(Link Prediction)是指如何通过已知的网络节点以及网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生链接的可能性。这种预测既包含了对未知链接(exist yet unknown links)的预测也包含了对未来链接(future links)的预测。该问题的研究在理论和应用两个方面都具有重要的意义和价值 。
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