知识图的归纳链路预测旨在预测未见实体之间的缺失联系，而那些未在训练阶段显示的实体。大多数以前的作品都学习实体的特定实体嵌入，这些实体无法处理看不见的实体。最近的几种方法利用封闭子图来获得归纳能力。但是，所有这些作品仅在没有完整的邻近关系的情况下考虑子图的封闭部分，这导致了忽略部分邻近关系的问题，并且很难处理稀疏的子图。为了解决这个问题，我们提出了SNRI子图邻近关系Infomax，它足够从两个方面利用完整的相邻关系：节点特征的相邻关系特征和稀疏子图的相邻关系路径。为了进一步以全球方式建模邻近关系，我们对知识图进行创新的相互信息（MI）最大化。实验表明，SNRI在归纳链路预测任务上的大幅度优于现有的最新方法，并验证以全局方式探索完整的邻近关系的有效性，以表征节点特征和在稀疏子分类上的理由。

In knowledge graph completion (KGC), predicting triples involving emerging entities and/or relations, which are unseen when the KG embeddings are learned, has become a critical challenge. Subgraph reasoning with message passing is a promising and popular solution. Some recent methods have achieved good performance, but they (i) usually can only predict triples involving unseen entities alone, failing to address more realistic fully inductive situations with both unseen entities and unseen relations, and (ii) often conduct message passing over the entities with the relation patterns not fully utilized. In this study, we propose a new method named RMPI which uses a novel Relational Message Passing network for fully Inductive KGC. It passes messages directly between relations to make full use of the relation patterns for subgraph reasoning with new techniques on graph transformation, graph pruning, relation-aware neighborhood attention, addressing empty subgraphs, etc., and can utilize the relation semantics defined in the ontological schema of KG. Extensive evaluation on multiple benchmarks has shown the effectiveness of techniques involved in RMPI and its better performance compared with the existing methods that support fully inductive KGC. RMPI is also comparable to the state-of-the-art partially inductive KGC methods with very promising results achieved. Our codes and data are available at https://github.com/zjukg/RMPI.

归纳链路预测（ILP）是考虑到新兴知识图（kgs）中未见实体的联系，考虑到KGS的发展性质。一个更具挑战性的场景是，新兴的kg仅由看不见的实体组成，被称为已断开新兴kgs（DEKGS）。 DEKGS的现有研究仅专注于预测封闭链接，即预测新兴KG内部的联系。到目前为止，先前的工作尚未对将进化信息从原始KG到DEKG进行进化信息。为了填补空白，我们提出了一个名为DEKG-ILP的新型模型（由以下两个组成部分组成的dekg-ilp（断开新兴知识图形的归纳链路预测）。 （1）模块CLRM（基于对比的关系特定特征特征建模）是为了提取基于全球关系的语义特征而开发的，它们在原始KGS和DEKGS之间以新颖的采样策略共享。 （2）提出了模块GSM（基于GNN的子图建模），以提取围绕KGS中每个链接的局部子图拓扑信息。在几个基准数据集上进行的广泛实验表明，与最新方法相比，DEKG-ILP具有明显的性能改进，用于封闭和桥接链路预测。源代码可在线获得。

知识图嵌入（KGE）旨在将实体和关系映射到低维空间，并成为知识图完成的\ textit {de-facto}标准。大多数现有的KGE方法都受到稀疏挑战的困扰，在这种挑战中，很难预测在知识图中频繁的实体。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架KRACL，以减轻具有图表和对比度学习的KG中广泛的稀疏性。首先，我们建议知识关系网络（KRAT）通过同时将相邻的三元组投射到不同的潜在空间，并通过注意机制共同汇总信息来利用图形上下文。 KRAT能够捕获不同上下文三联的微妙的语义信息和重要性，并利用知识图中的多跳信息。其次，我们通过将对比度损失与跨熵损失相结合，提出知识对比损失，这引入了更多的负样本，从而丰富了对稀疏实体的反馈。我们的实验表明，KRACL在各种标准知识基准中取得了卓越的结果，尤其是在WN18RR和NELL-995上，具有大量低级内实体。广泛的实验还具有KRACL在处理稀疏知识图和鲁棒性三元组的鲁棒性方面的有效性。

近年来，人们对少量知识图（FKGC）的兴趣日益增加，该图表旨在推断出关于该关系的一些参考三元组，从而推断出不见了的查询三倍。现有FKGC方法的主要重点在于学习关系表示，可以反映查询和参考三元组共享的共同信息。为此，这些方法从头部和尾部实体的直接邻居中学习实体对表示，然后汇总参考实体对的表示。但是，只有从直接邻居那里学到的实体对代表可能具有较低的表现力，当参与实体稀疏直接邻居或与其他实体共享一个共同的当地社区。此外，仅仅对头部和尾部实体的语义信息进行建模不足以准确推断其关系信息，尤其是当它们具有多个关系时。为了解决这些问题，我们提出了一个特定于关系的上下文学习（RSCL）框架，该框架利用了三元组的图形上下文，以学习全球和本地关系特定的表示形式，以使其几乎没有相关关系。具体而言，我们首先提取每个三倍的图形上下文，这可以提供长期实体关系依赖性。为了编码提取的图形上下文，我们提出了一个分层注意网络，以捕获三元组的上下文信息并突出显示实体的有价值的本地邻里信息。最后，我们设计了一个混合注意聚合器，以评估全球和本地级别的查询三元组的可能性。两个公共数据集的实验结果表明，RSCL的表现优于最先进的FKGC方法。

Knowledge graph (KG) link prediction aims to infer new facts based on existing facts in the KG. Recent studies have shown that using the graph neighborhood of a node via graph neural networks (GNNs) provides more useful information compared to just using the query information. Conventional GNNs for KG link prediction follow the standard message-passing paradigm on the entire KG, which leads to over-smoothing of representations and also limits their scalability. On a large scale, it becomes computationally expensive to aggregate useful information from the entire KG for inference. To address the limitations of existing KG link prediction frameworks, we propose a novel retrieve-and-read framework, which first retrieves a relevant subgraph context for the query and then jointly reasons over the context and the query with a high-capacity reader. As part of our exemplar instantiation for the new framework, we propose a novel Transformer-based GNN as the reader, which incorporates graph-based attention structure and cross-attention between query and context for deep fusion. This design enables the model to focus on salient context information relevant to the query. Empirical results on two standard KG link prediction datasets demonstrate the competitive performance of the proposed method.

在异质图上的自我监督学习（尤其是对比度学习）方法可以有效地摆脱对监督数据的依赖。同时，大多数现有的表示学习方法将异质图嵌入到欧几里得或双曲线的单个几何空间中。这种单个几何视图通常不足以观察由于其丰富的语义和复杂结构而观察到异质图的完整图片。在这些观察结果下，本文提出了一种新型的自我监督学习方法，称为几何对比度学习（GCL），以更好地表示监督数据是不可用时的异质图。 GCL同时观察了从欧几里得和双曲线观点的异质图，旨在强烈合并建模丰富的语义和复杂结构的能力，这有望为下游任务带来更多好处。 GCL通过在局部局部和局部全球语义水平上对比表示两种几何视图之间的相互信息。在四个基准数据集上进行的广泛实验表明，在三个任务上，所提出的方法在包括节点分类，节点群集和相似性搜索在内的三个任务上都超过了强基础，包括无监督的方法和监督方法。

知识图（kgs）在许多应用程序中越来越重要的基础架构，同时患有不完整问题。 KG完成任务（KGC）自动根据不完整的KG预测缺失的事实。但是，现有方法在现实情况下表现不佳。一方面，他们的性能将巨大的降解，而kg的稀疏性越来越大。另一方面，预测的推理过程是一个不可信的黑匣子。本文提出了一个稀疏kgc的新型可解释模型，将高阶推理组合到图形卷积网络中，即HOGRN。它不仅可以提高减轻信息不足问题的概括能力，而且还可以在保持模型的有效性和效率的同时提供可解释性。有两个主要组件无缝集成以进行关节优化。首先，高阶推理成分通过捕获关系之间的内源性相关性来学习高质量的关系表示。这可以反映逻辑规则，以证明更广泛的事实是合理的。其次，更新组件的实体利用无重量的图形卷积网络（GCN）有效地模拟具有可解释性的KG结构。与常规方法不同，我们在没有其他参数的情况下在关系空间中进行实体聚合和基于设计组成的注意。轻巧的设计使HOGRN更适合稀疏设置。为了进行评估，我们进行了广泛的实验 - HOGRN对几个稀疏KG的结果表现出了令人印象深刻的改善（平均为9％的MRR增益）。进一步的消融和案例研究证明了主要成分的有效性。我们的代码将在接受后发布。

实体对齐（EA）在学术界和工业中都引起了广泛的关注，该行业旨在寻求具有不同知识图（KGS）相同含义的实体。 KGS中的实体之间存在实质性的多步关系路径，表明实体的语义关系。但是，现有方法很少考虑路径信息，因为并非所有自然路径都促进EA判断。在本文中，我们提出了一个更有效的实体对齐框架RPR-RHGT，该框架集成了关系和路径结构信息以及KGS中的异质信息。令人印象深刻的是，开发了一种初始可靠的路径推理算法来生成有利于EA任务的路径，从KGS的关系结构中，这是文献中第一个成功使用无限制路径信息的算法。此外，为了有效地捕获实体社区中的异质特征，设计的异质图变压器旨在建模KGS的关系和路径结构。在三个著名数据集上进行的广泛实验表明，RPR-RHGT的表现明显优于11种最佳方法，超过了命中率@1的最佳性能基线最高8.62％。我们还表现出比基线在训练集的不同比率和更难数据集的基线上更好的性能。

知识图（kgs）因其学习单一关系事实的表示能力而获得了突出。最近，研究重点是建模超级关系的事实，这些事实超出了单一关系事实的限制，使我们能够代表更复杂和现实的信息。但是，现有的超级关系中学习表征的方法主要集中于增强从预选赛到基础三元组的沟通，同时忽略了从基本三重限制者到资格赛的信息流。这可能会导致次级预选赛表示，尤其是在提出大量预选赛时。它促使我们设计一个利用多个聚合器来学习超级关系事实的表示框架：从基本三重的角度来看，一个框架从资格符的角度来看。实验证明了我们框架对多个数据集的超相关知识图完成的有效性。此外，我们进行了一项消融研究，以验证各个组件在我们的框架中的重要性。可以在\ url {https://github.com/harryshomer/quad}找到复制我们的结果的代码。

事实证明，信息提取方法可有效从结构化或非结构化数据中提取三重。以（头部实体，关系，尾部实体）形式组织这样的三元组的组织称为知识图（kgs）。当前的大多数知识图都是不完整的。为了在下游任务中使用kgs，希望预测kgs中缺少链接。最近，通过将实体和关系嵌入到低维的矢量空间中，旨在根据先前访问的三元组来预测三元组，从而对KGS表示不同的方法。根据如何独立或依赖对三元组进行处理，我们将知识图完成的任务分为传统和图形神经网络表示学习，并更详细地讨论它们。在传统的方法中，每个三重三倍将独立处理，并在基于GNN的方法中进行处理，三倍也考虑了他们的当地社区。查看全文

由于知识图（kgs）的不完整，旨在预测kgs中未观察到的关系的零照片链接预测（ZSLP）引起了研究人员的最新兴趣。一个常见的解决方案是将关系的文本特征（例如表面名称或文本描述）用作辅助信息，以弥合所见关系和看不见的关系之间的差距。当前方法学习文本中每个单词令牌的嵌入。这些方法缺乏稳健性，因为它们遭受了量不足（OOV）的问题。同时，建立在字符n-grams上的模型具有为OOV单词生成表达式表示的能力。因此，在本文中，我们提出了一个为零链接预测（HNZSLP）的层次N-gram框架，该框架考虑了ZSLP的关系n-gram之间的依赖项。我们的方法通过首先在表面名称上构造层次n-gram图来进行起作用，以模拟导致表面名称的N-gram的组织结构。然后，将基于变压器的革兰amtransformer呈现，以建模层次n-gram图，以构建ZSLP的关系嵌入。实验结果表明，提出的HNZSLP在两个ZSLP数据集上实现了最先进的性能。

最近，图形神经网络（GNNS）在各种现实情景中获得了普及。尽管取得了巨大成功，但GNN的建筑设计严重依赖于体力劳动。因此，自动化图形神经网络（Autopmn）引起了研究界的兴趣和关注，近年来显着改善。然而，现有的autopnn工作主要采用隐式方式来模拟并利用图中的链接信息，这对图中的链路预测任务不充分规范化，并限制了自动启动的其他图表任务。在本文中，我们介绍了一个新的Autognn工作，该工作明确地模拟了缩写为autogel的链接信息。以这种方式，AutoGel可以处理链路预测任务并提高Autognns对节点分类和图形分类任务的性能。具体地，AutoGel提出了一种新的搜索空间，包括层内和层间设计中的各种设计尺寸，并采用更强大的可分辨率搜索算法，以进一步提高效率和有效性。基准数据集的实验结果展示了自动池上的优势在几个任务中。

Knowledge graphs enable a wide variety of applications, including question answering and information retrieval. Despite the great effort invested in their creation and maintenance, even the largest (e.g., Yago, DBPedia or Wikidata) remain incomplete. We introduce Relational Graph Convolutional Networks (R-GCNs) and apply them to two standard knowledge base completion tasks: Link prediction (recovery of missing facts, i.e. subject-predicate-object triples) and entity classification (recovery of missing entity attributes). R-GCNs are related to a recent class of neural networks operating on graphs, and are developed specifically to deal with the highly multi-relational data characteristic of realistic knowledge bases. We demonstrate the effectiveness of R-GCNs as a stand-alone model for entity classification. We further show that factorization models for link prediction such as DistMult can be significantly improved by enriching them with an encoder model to accumulate evidence over multiple inference steps in the relational graph, demonstrating a large improvement of 29.8% on FB15k-237 over a decoder-only baseline. * Equal contribution.

问题回答（QA）对知识库（KBS）的挑战是充满挑战的，因为所需的推理模式多样化，本质上是无限的，类型的推理模式。但是，我们假设以大型KB为基础，以回答各自子图中各个实体的查询类型所需的推理模式。利用不同子图的本地社区之间的这种结构相似性，我们引入了一个半参数模型（cbr-subg），（i）一个非参数组件，每个查询，每个查询，都会动态检索其他类似的$ k $ - $ - $ - $ - near-neart-tebrienk（KNN）培训查询以及查询特定的子图和（ii）训练的参数组件，该参数分量可以从KNN查询的子图中识别（潜在的）推理模式，然后将其应用于目标查询的子图。我们还提出了一种自适应子图收集策略，以选择特定于查询的compact子图，从而使我们可以扩展到包含数十亿个事实的完整freebase kb。我们表明，CBR-SUBG可以回答需要子图推理模式的查询，并在几个KBQA基准上的最佳模型竞争性能。我们的子图收集策略还会产生更多紧凑的子图（例如，webQSP的尺寸减小55 \％，而将答案召回的召回率增加4.85 \％）\ footNote {代码，模型和子码头可在\ url {https://github.com上获得。 /rajarshd/cbr-subg}}。

多年来，旨在从已知事实中推断出新结论的知识图（KGS）的推理主要集中在静态KG上。现实生活中知识的不断增长提出了使能够扩大KGS的归纳推理能力的必要性。现有的归纳工作假设新实体都在批处理中一次出现，这过度简化了新实体不断出现的实际情况。这项研究探讨了一个更现实，更具挑战性的环境，新实体分为多批次。我们提出了一个基于步行的归纳推理模型来解决新环境。具体而言，具有自适应关系聚合的图形卷积网络旨在使用其邻近关系编码和更新实体。为了捕捉不同的邻居的重要性，我们在聚合过程中采用了一种查询反馈注意机制。此外，为了减轻新实体的稀疏链接问题，我们提出了一种链接增强策略，以将可信赖的事实添加到KGS中。我们构建了三个新数据集，用于模拟此多批次出现方案。实验结果表明，我们所提出的模型优于基于最先进的基于嵌入的，基于步行的基于步行和基于规则的模型。

本文介绍了$ \ mu \ text {kg} $，一个开源python库，用于在知识图上进行表示。 $ \ mu \ text {kg} $支持通过多源知识图（以及单个知识图），多个深度学习库（Pytorch和Tensorflow2），多个嵌入任务（链接预​​测，实体对准，实体键入，实体键入），支持联合表示。 ，以及多源链接预测）以及多个并行计算模式（多进程和多GPU计算）。它目前实现26个流行知识图嵌入模型，并支持16个基准数据集。 $ \ mu \ text {kg} $提供了具有不同任务的简化管道的嵌入技术的高级实现。它还带有高质量的文档，以易于使用。 $ \ mu \ text {kg} $比现有的知识图嵌入库更全面。它对于对各种嵌入模型和任务进行彻底比较和分析非常有用。我们表明，共同学习的嵌入可以极大地帮助知识驱动的下游任务，例如多跳知识图形答案。我们将与相关字段中的最新发展保持一致，并将其纳入$ \ mu \ text {kg} $中。

图表可以表示实体之间的关系信息，图形结构广泛用于许多智能任务，例如搜索，推荐和问题应答。然而，实际上大多数图形结构数据都遭受了不完整性，因此链路预测成为一个重要的研究问题。虽然提出了许多模型来用于链路预测，但以下两个问题仍然仍然较少：（1）大多数方法在不利用相关链路中使用丰富的信息，大多数方法都独立模型，并且（2）现有型号主要基于关联设计学习并没有考虑推理。通过这些问题，在本文中，我们提出了图表协作推理（GCR），它可以使用邻居与逻辑推理视角的关系中的关系推理。我们提供了一种简单的方法来将图形结构转换为逻辑表达式，以便链路预测任务可以转换为神经逻辑推理问题。我们应用逻辑受限的神经模块根据逻辑表达式构建网络架构，并使用反向传播以有效地学习模型参数，这在统一架构中桥接可分辨率的学习和象征性推理。为了展示我们工作的有效性，我们对图形相关任务进行实验，例如基于常用的基准数据集的链路预测和推荐，我们的图表合作推理方法实现了最先进的性能。

Knowledge graphs (KG) have served as the key component of various natural language processing applications. Commonsense knowledge graphs (CKG) are a special type of KG, where entities and relations are composed of free-form text. However, previous works in KG completion and CKG completion suffer from long-tail relations and newly-added relations which do not have many know triples for training. In light of this, few-shot KG completion (FKGC), which requires the strengths of graph representation learning and few-shot learning, has been proposed to challenge the problem of limited annotated data. In this paper, we comprehensively survey previous attempts on such tasks in the form of a series of methods and applications. Specifically, we first introduce FKGC challenges, commonly used KGs, and CKGs. Then we systematically categorize and summarize existing works in terms of the type of KGs and the methods. Finally, we present applications of FKGC models on prediction tasks in different areas and share our thoughts on future research directions of FKGC.

近年来，代数拓扑及其现代发展，即持续的同源性理论，在图形表示学习中表现出巨大的潜力。在本文中，基于代数拓扑的数学，我们提出了一种新颖的归纳关系预测解决方案，这是知识图完成的重要学习任务。为了预测两个实体之间的关系，一个人可以使用规则的存在，即一系列关系。先前的作品将规则视为路径，主要集中于搜索实体之间的路径。规则的空间很大，必须牺牲效率或准确性。在本文中，我们将规则视为循环，并表明周期的空间具有基于代数拓扑数学的数学结构。通过探索周期空间的线性结构，我们可以提高规则的搜索效率。我们建议收集跨越周期空间的循环基础。我们在收集的周期上建立了一个新颖的GNN框架，以学习周期的表示，并预测关系的存在/不存在。我们的方法在基准上实现了最先进的性能。