研究人员开发了FICE，这是一种新颖的图神经网络，专为知识图谱上的SPARQL查询进行完全归纳基数估计而设计。与需要为新图或修改后的图重新训练的先前方法不同，FICE无需重新训练即可泛化到未见过的图和关系。该模型采用双组件GNN，其中编码器生成嵌入，解码器预测对数基数，并进行联合训练以进行专门估计。FICE在多个知识图谱上展示了比现有方法显著的改进，降低了中位数查询误差并增强了尾部行为。 AI
影响 这项研究可以提高查询大型知识图谱的效率和可扩展性，可能影响依赖结构化知识的AI系统。
排序理由 这是一篇详细介绍查询优化新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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