Sabrina_01的博客

知识推理的目标是基于预定义的规则或自动学习的规则，通过已知知识推理出未知知识时序知识图谱推理研究时序知识如何以复杂的动态规律和逻辑规则相互影响和变化，考虑到时序知识仅在固定时间点或时间段成立，以及时序知识持续涌现并不断演化，相较于传统知识图谱的推理工作，其除了需要学习结构信息和语义信息之外，还需要建模知识中的时间信息，考虑知识的时效性，以解释事物的历史状态，预测未来发展趋势、描述演化规律。

提出了一种嵌入方法，通过学习动态图中的进化结构，以更高的精度预测未知的连接。模型dyngraph2vec使用由密集层和循环层组成的深度架构来学习网络中的时间转换。关键词：Graph embedding techniques, Graph embedding applications, Python Graph Embedding Methods GEM Library。

第一个用于回答具有多个实体和谓词以及相关时间条件的复杂时间问题的端到端系统。主要两个步骤：1)确定紧凑、易处理的答案图——密集子图算法（dense-subgraph algorithms）和微调BERT模型 （fine-tuned BERT）。2)图中推断出答案——R-GCN关系图卷积网络。

JavaScript Object Notation(JSON)（JavaScript对象表示法）。是一种用于结构化数据序列化的文本格式，源自JavaScript的对象文字。JSON 的设计目标是最小化、可移植化和文本化JavaScript的子集。JSON 可以表示四种基本类型（字符串、数字、布尔值和 null）和两种结构化类型（对象和数组）。是零个或多个 Unicode 字符 [] 的序列。是零个或多个名称/值对的无序集，其中名称是字符串，值是字符串、数字、布尔值、null、对象或数组。

RDF图有节点和有标签的有向边，边连接节点对，这被表示为一组RDF三元组，其中每个三元组包含一个subject nodes目标节点、 predicate谓词和object nodes对象节点。节点是RDF URI references，RDF literals，blank nodes谓词是RDF URI references，可以解释为两个节点之间的关系，也可以解释为为某个subject节点定义属性值(object节点)节点和谓词必须用XML术语表示——元素名称、属性名称、元素内容和属性值。