【摘 要】
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【目的】为解决时序知识图谱推理方法存在的实体信息获取片面和缺乏不同时间戳对于待推理事件重要性度量的问题。【方法】本文提出了一种基于实体多元编码的时序知识图谱推理模型。实体多元编码旨在于引入三种实体特征编码，包括当前时间戳的实体切片特征编码、融合时间戳嵌入和实体静态特征的实体动态特征编码，以及历史时间步上相对稳定的实体片段特征编码。同时，设计时序注意力机制来学习不同时间戳内的局部结构信息对推理目标的
【基金项目】
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国家重点研发计划“医学知识语义计算和知识融合技术”（项目编号:2020AAA0104903）； 国家自然科学基金“面向开放领域大数据的约束多元组知识图谱构建方法研究”（项目编号:62072039）项目的研究成果之一；
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【目的】为解决时序知识图谱推理方法存在的实体信息获取片面和缺乏不同时间戳对于待推理事件重要性度量的问题。【方法】本文提出了一种基于实体多元编码的时序知识图谱推理模型。实体多元编码旨在于引入三种实体特征编码，包括当前时间戳的实体切片特征编码、融合时间戳嵌入和实体静态特征的实体动态特征编码，以及历史时间步上相对稳定的实体片段特征编码。同时，设计时序注意力机制来学习不同时间戳内的局部结构信息对推理目标的重要性权重。【结果】本文时序知识图推理模型在数据集ICEWS14测试集上的实验结果为MRR：0.4704，Hits@1：40.31%，Hits@3：50.02%，Hits@10：59.98%，在ICEWS18测试集上实验结果为MRR：0.4385，Hits@1：37.55%，Hits@3：46.92%，Hits@10：56.85%，在YAGO测试集上实验结果为MRR：0.6564，Hits@1：63.07%，Hits@3：65.87%，Hits@10：68.37%。本文模型在这些评估指标上优于现有方法。【局限】本文方法在大规模数据集上运行速度较慢。【结论】本文方法捕获了时序知识图谱中包括实体切片特征、动态特征和片段特征的实体多元特征，所设计的时序注意力机制度量历史局部结构信息对推理的重要性，有效提升了时序知识图谱推理的性能。
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