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[期刊论文] 作者：杨大伟,周刚,卢记仓,宁原隆,
来源：信息工程大学学报 年份：2021
知识图谱补全能够将知识图谱补充完整,是知识图谱领域的一个研究热点.基于知识表示学习的知识图谱补全学习知识的向量表示,利用向量的计算挖掘知识图谱中的隐藏关联,具备更高的计算效率和更强的泛化能力,是知识图谱补全最好的方案之一.首先,介绍知识图谱补全和......
[期刊论文] 作者：何鹏, 周刚, 陈静, 章梦礼, 宁原隆,
来源：计算机研究与发展 年份：2020
知识图谱表示学习旨在将知识图谱中的元素（实体和关系）表示在低维的连续向量空间中，可以有效地实现知识图谱补全并提高计算效率，是贯穿知识图谱构建和应用全过程的重要问题．现有的知识图谱表示学习模型大多基于静态的结构化三元组，忽略了知识的时间动态性和实体的类型......
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