基于层级注意力机制的链接预测模型研究

摘要

为了解决已有图注意力机制在进行链接预测相关任务时,容易造成注意力分配向某些出现频率高的关系倾斜的问题,提出了一种基于层级注意力机制的链接预测模型.在链接预测任务中,通过设计分层注意力机制,根据预测任务中的关系对知识图谱中与给定实体相连的不同类型的关系给予不同的注意力.在关注多跳邻居实体特征的同时,更关注关系特征以找到符合目标关系的关系类型.在多个基准数据集上与主流模型进行对比实验,实验结果表明,所提模型性能优于主流模型,并具有较好的稳健性.