Tillgången till storskaliga händelsedata med tidsstämplar har gett upphov till dynamiskt föränderliga kunskapsdiagram som innehåller tidsinformation för varje kant. Resonansen över tiden i sådana dynamiska kunskapsdiagram är ännu inte klarlagd. I detta syfte presenterar vi Know-Evolve, ett nytt djupt evolutionärt kunskapsnätverk som lär sig icke-linjärt evolverande väsensrepresentationer över tiden. Förekomsten av ett faktum (edge) är modellerad som en multivariat punkt process vars intensitet funktion moduleras av poängen för detta faktum beräknas på grundval av den lärda enhet inbäddningar. Vi demonstrerar betydligt förbättrad prestanda över olika relationella inlärningsstrategier på två storskaliga real-world dataset. Dessutom förutsäger vår metod effektivt förekomst eller upprepningstid av ett faktum som är nytt jämfört med tidigare resonemang tillvägagångssätt i multirelationsinställning.
Ref modellera förekomsten av ett faktum som en punkt process vars intensitet funktion påverkas av den poäng som tilldelats det faktum genom en inbäddande funktion.
Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning for Dynamic Knowledge Graphs
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}