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RSS订阅原创 Sequence Encoder-based Spatio temporal Knowledge Graph Completion
知识图谱（KG）补全旨在从不完整的知识图谱中推断出新的事实。大多数现有的解决方案侧重于从时间感知的事实三元组中学习，而忽略了空间信息。实际上，知识图谱可能随着时间变化以及位置的变化而演化，例如航班领域。因此，将时空信息融入到知识图谱表示中对知识图谱补全至关重要。为了解决这个问题，本文提出了两种基于序列编码器的时空感知知识图谱补全模型，即STSE和S-TSE，它们将空间和时间信息融入到关系中。该模型包括两个步骤：时空感知关系编码和最终评分函数评估。
2025-10-13 22:11:14
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原创 Spatial and temporal twin-guided pattern recurrent graph network for implementing reasoning of spat
1
2025-10-13 21:38:04
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原创 SSTKG: Simple Spatio-Temporal Knowledge Graph forIntepretable and Versatile Dynamic Information Emb
1
2025-10-13 21:00:35
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原创 Undefined control sequence.source: LaTeX/usr/local/texlive/2025/texmf-dist/tex/latex/hyperref/hype
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2025-10-06 21:26:11
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原创 解决ubuntu移动硬盘自动挂载报错：Error mounting: wrong fs type, bad option, bad superblock on /dev/sdb1问题
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2025-09-04 14:52:16
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原创 Geocodify 的 API
Geocodify offers a free, enterprise-grade global geocoding, geoparsing and maps API for building location-aware applications. This simple-to-use service provides worldwide address conversion and mapping capabilities. (49 chars)
2025-08-29 19:54:30
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原创 Transformer-Based Multimodal Knowledge Graph Completion with Link-Aware Contexts
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2025-03-29 13:57:20
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原创 matplotlib设置字体为宋体+times new roman
通过修改字体文件使Python绘图时可以实现论文常用的宋体中文+timesnewroman英文同时出现 包子甘蓝 华为开发者联盟HarmonyOS专区。matplotlib设置字体为宋体+times new roman_matplotlib_包子甘蓝-华为开发者联盟HarmonyOS专区。
2025-03-02 13:42:13
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原创 A Survey of Knowledge Graph Reasoning on Graph Types: Static, Dynamic, and Multi-Modal
A Survey of Knowledge Graph Reasoning on Graph Types: Static, Dynamic, and Multi-Modal
2025-02-26 16:48:20
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原创 Knowledge Graphs Meet Multi-Modal Learning: A Comprehensive Survey
Knowledge Graphs Meet Multi-Modal Learning:A Comprehensive Survey
2025-02-25 22:02:30
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原创 GenTKG: Generative Forecasting on Temporal Knowledge Graph with Large Language Models
对未来的预测，自古代算命师通过对历史事件的洞察来预测未来以来，就存在着人类对未来不确定性的可控制性的内在本质。由于由大型语言模型（llm）引领的人工通用智能（AGI）浪潮（Bubeck等人，2023）展示了对现实世界中复杂信息演变建模的持续渴望，掌握隐含规则，并根据历史观察预测下一步可能发生的事情(Mialon等人，2023；Matsuo等人，2022)，我们将法学硕士的这一挑战称为生成预测。
2024-12-25 16:45:40
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原创 Multi‐modal knowledge graph inference via media convergenceand logic rule
媒体融合通过处理来自不同模式的信息并将其应用于不同的领域来实现。传统的知识图很难利用多媒体特征，因为从其他模态引入大量信息降低了表示学习的有效性，并降低了知识图推理的有效性。为了解决这一问题，提出了一种基于媒体融合和规则引导联合推理模型（MCRJI）的推理方法。作者不仅融合了实体的多媒体特征，而且引入了逻辑规则来提高链路预测的准确性和可解释性。首先，采用多头自注意方法获取实体在语义合成过程中对不同媒介特征的注意。其次，从知识图谱中挖掘不同长度的逻辑规则，学习新的实体表示；
2024-11-07 11:19:59
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原创 Recognizing Unseen Objects via Multimodal IntensiveKnowledge Graph Propagation
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2024-11-07 10:53:32
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原创 LAFA: Multimodal Knowledge Graph Completion with Link Aware Fusion andAggregation
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2024-11-07 10:25:52
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原创 VQA-GNN: Reasoning with Multimodal Knowledge via Graph Neural Networksfor Visual Question Answering
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2024-11-07 10:03:23
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原创 有代码Structure-CLIP: Towards Scene Graph Knowledge to Enhance Multi-ModalStructured Representations
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2024-11-06 21:05:24
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原创 有代码The Power of Noise: Toward a Unified Multi-modal KnowledgeGraph Representation Framework
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2024-11-06 20:54:09
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原创 有代码Reviving the Context: Camera Trap Species Classification as Link Prediction on Multimodal
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2024-11-06 17:06:00
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原创 有代码MyGO: Discrete Modality Information as Fine-Grained Tokens forMulti-modal Knowledge Graph Compl
1
2024-11-06 16:29:03
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原创 有代码Unleashing the Power of Imbalanced Modality Information for Multi-modal Knowledge Graph Completio
1
2024-11-06 15:41:07
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原创 有代码DySarl: Dynamic Structure-Aware Representation Learning for Multimodal Knowledge Graph Reasoning
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2024-11-06 14:48:41
934
原创 有代码Contrast then Memorize: Semantic Neighbor Retrieval-EnhancedInductive Multimodal Knowledge
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2024-11-06 14:19:24
1002
微博文本的情感分析研究
2022-07-06
空空如也
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