研究的代码和数据可在https://github.com/GentleZhu/CGMuAlign获取。综上所述，多类型实体的图对齐_CGMuAlign是一种高效、灵活且强大的方法，适用于处理知识图谱中的多类型实体对齐问题。
在CG-MuAlign中,对于在两图中都有的邻居给予更高的权重。设p与q是节点的邻居对 (p, q) ∈ Ni × Ni′ ,式-4中的a计算如下: 上式对ap和aq进行了归一化处理。a越大说明p和q越像。如图-2a所示,算法给作为writer两项更高权重(红框),所以说图间注意力更偏重正例。 边级别的关系感知自注意力 如果邻居...
论文《Collective Multi-type Entity Alignment Between Knowledge Graphs》探讨了知识图谱中多类型实体对齐的问题，作者Qi Zhu来自伊利诺伊大学和亚马逊，该成果发表于2020年的the web conference，截至2022年4月25日，已获得了17次引用。研究的代码和数据可在https://github.com/GentleZhu/CG-MuAlign获取。...
Marketplace Pricing Sign inSign up GentleZhu/CG-MuAlign Watch2 Star12 Fork1 Code Issues Pull requests Actions Projects Security Insights More master CG-MuAlign/preprocess.py/ Jump to 182 lines (164 sloc)5.95 KB RawBlame importsys,pickle ...
master CG-MuAlign/README.md Go to file 35 lines (28 sloc) 1.46 KB Raw Blame CG-MuAlign A reference implementation for "Collective Multi-type Entity Alignment Between Knowledge Graphs", published in WWW 2020.If you find our paper useful, please consider cite the following paper...
提出基于GNN的CG-MuAlign框架,支持对齐不同类型。 结合了自注意力和图交叉注意力方法。 优化算法,使模型能在大规模数据集上使用。 在数据量大,标注量小的情况下,模型效果好。 算法 整体结构 定义图为: G = (V, E, T , R) ,求节点映射 φ : V → T和边映射 ψ : E → R。注意这里的T指的不是...
代码和数据:https://github.com/GentleZhu/CG-MuAlign 阅读时间:2022.04.25 本文特点 文中的一个重要思想是:认为被对齐的图中的知识都是不完备的,所以在图间对齐时,主要对齐对些能齐上的,忽略那些对不上的;同时结构了自注意力模型,对不同关系分配不同权重。