AdaTKG

AdaTKG 引入适应性记忆用于时序知识图谱推理

研究人员引入了 AdaTKG，这是一种新颖的时序知识图谱推理方法，将实体建模为适应性过程。与静态方法不同，AdaTKG 在实体参与事实时会精炼其表示，并将此信息存储在每个实体的记忆中。这种适应性记忆会随时间累积，随着观察到更多交互而提高预测准确性。一个关键特性是使用可学习的指数移动平均进行记忆更新，使 AdaTKG 能够有效处理未见过的实体。