论文浅尝 | Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning for Dynamic KG

论文链接：https://arxiv.org/abs/1705.05742

 

对于事件数据，需要动态更新的知识图谱来保存知识图谱中关系的时许信息。本文提出了 Know-Evolve 这种基于神经网络的动态知识图谱来学习实体在不同时刻的表示。在动态知识图谱中，事件由四元组表示，相比于普通的三元组，增加了时间信息，因此在动态知识图谱中，实体之间的可能通过多个相同的关系连接，但是这些关系会关联到不同的时序信息。Know-Evolve 中，使用时间点过程（temporal point process）来描述时间点的影响。