基于图神经网络的实体对齐研究综述

• 作者: 孟鹏博
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 图神经网络 知识图谱 实体对齐
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 字数: 2738字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.09.009

摘要

实体对齐是知识图谱构建中的一项重要任务,也是近年来研究热点之一.通过实体对齐,可以将互相隔离的,不同来源的知识图谱汇总聚合,构成包含信息更为丰富新知识库.但是实体对齐任务往往面临诸多问题,如不同来源的知识图谱的语言,关系类型与结构都有可能不同,这也就使得很难通过简单的翻译与变换来进行对齐任务.近期涌现较多基于图神经网络的实体对齐方法,有效地克服之前的缺陷,对这些方法进行总结与汇总,并介绍常用的相关数据集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟鹏博	四川大学计算机学院	1	0	0.0	0.0