knowledge graph embedding
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新框架ReaLM融合知识图谱嵌入与大语言模型；研究发现知识图谱嵌入模型不稳定
研究人员开发了ReaLM，一个通过将知识图谱嵌入离散化为可学习的token来连接知识图谱嵌入与大语言模型的新框架。该方法允许符号知识和上下文知识更有效地融合，在基准数据集上表现优于现有方法。另外，一项分析知识图谱嵌入模型的研究发现，高性能模型会产生高度可变的预测和嵌入空间，随机种子和其他随机因素显著影响结果。这种不稳定性引发了对当前知识图谱补全基准测试协议可靠性的担忧。
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知识图谱嵌入近似SEL中的概率推理
研究人员开发了一种利用知识图谱嵌入来近似统计EL（SEL）中概率推理的方法。该方法旨在提高从统计信息中得出结论的效率。论文包含了运行时间和正确性的理论证明，以及对该方法速度和准确性的实证评估。
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新框架应对知识图谱嵌入中的隐私风险
研究人员开发了一个框架，用于识别和缓解知识图谱嵌入（KGEs）中的隐私风险。该研究展示了攻击者如何从KGEs输出中推断敏感用户属性，即使这些信息未被明确存储。提出的防御机制包括对KGEs结果进行后处理以进行净化，从而在推荐质量和增强的隐私保护之间取得平衡。
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KrausKGE模型通过新的数学框架推进知识图谱嵌入
研究人员引入了一种新的知识图谱嵌入（KGE）框架，称为KrausKGE，它利用源自数学公理的Kraus通道结构。这种方法为KGE中的关系算子提供了原则性的基础，超越了外部强加的条件。该模型自然地处理复杂的1对N和N对N关系，无需显式路径编码器即可支持多跳推理，并消除了对实体嵌入的范数约束的需要。实证结果表明，KrausKGE的性能优于现有基线，尤其是在N对N关系上，这与理论预测一致。
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FixV2W 使用知识图谱嵌入提高 CVE-CWE 映射的准确性
研究人员开发了 FixV2W，一种提高通用漏洞披露 (CVE) 和通用弱点枚举 (CWE) 条目之间映射准确性的新方法。该方法利用知识图谱嵌入和历史数据分析来纠正国家漏洞数据库 (NVD) 等公共数据库中发现的不一致之处。该系统显示出显著的改进，正确映射了 69% 的已被利用但具有先前无效 CWE 的漏洞，并将机器学习模型的平均倒数排名 (MRR) 从 0.174 提高到 0.608。
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研究揭示知识图谱嵌入中的灾难性遗忘被低估
研究人员在评估持续知识图谱嵌入（CKGE）方法时发现了一个重大问题，称为“实体干扰”。当引入新实体到知识图谱中时，会破坏现有的嵌入，导致预测错误。目前的评估协议忽略了这种干扰，导致CKGE方法的性能被高估高达25%。该研究提出了一个修正的评估协议和一个新指标，以准确评估不断演变的知识图谱中的灾难性遗忘。