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现有的知识图谱无法避免地存在不完整这一问题.缓解此问题的可行方法是引入外部知识图谱中的知识.在此过程中,实体对齐是最关键的步骤.当前最先进的实体对齐解决方案主要依靠知识图谱的结构信息来判断实体的等价性,但在真实世界知识图谱上,大部分实体只具有较低的节点度数以及微少的结构信息.此外,标注数据的缺乏也大大限制了实体对齐模型的效果.为解决上述问题,提出将不受节点度数影响的实体名信息与结构信息相结合,从更全面的角度实现实体对齐.在此基本框架上,利用基于课程学习的迭代训练方法从易至难地选择高置信度结果加入到训练数据