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针对静态知识图表示方法不能对时间进行建模的局限性，从时序图谱实际应用的需求出发，设计了基于关系聚合的时序图谱表示学习方法来描述和推理动态知识图谱的时间信息.与离散的快照时序网络不同，将时间信息视为实体间的链接属性，提出利用时间感知的关系图注意力编码器来学习时序图谱的实体表征.将中心节点的邻域关系和时间戳融入图结构中，然后分配不同的权重，高效地聚合时间知识.在公开的时序知识图谱数据集上运行，结果表明,与传统的时序图谱编码框架相比,面向注意力聚合的时序图谱表示学习方法在补全和对齐任务的性能上都有较强的竞争优势,尤其对高时间敏感度实体更加显著，体现出算法的优越性和强鲁棒性. 相似文献
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