Enhetsanpassningen lider vanligtvis av frågor om strukturell heterogenitet och begränsad utsädesanpassning. I detta dokument föreslår vi en ny Flerkanalig Graph Neural Network-modell (MuGNN) för att lära sig anpassningsorienterad kunskapsgraf (KG) inbäddar genom att kraftfullt koda två KG via flera kanaler. Varje kanal kodar KG via olika relation viktningssystem med avseende på självuppmärksamhet mot KG slutförande och kors-KG uppmärksamhet för beskärning exklusiva enheter respektive, som ytterligare kombineras med pooling tekniker. Dessutom drar vi också slutsatsen och överför regelkunskap för att slutföra två KG på ett konsekvent sätt. MuGNN förväntas förena de strukturella skillnaderna mellan två KG, och på så sätt bättre utnyttja utsädesanpassningar. Omfattande experiment på fem allmänt tillgängliga dataset visar vår överlägsna prestanda (5% Hits@1 upp i genomsnitt). Källkod och data som används i experimenten finns på https:// github.com/thunk/MuGNN.
Dessutom, Cao et al. REF lade fram en ny flerkanalig graf neural nätverksmodell för att lära anpassningsorienterade KG inbäddningar genom att kraftfullt koda två KG via flera kanaler.
Multi-Channel Graph Neural Network for Entity Alignment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}