面向知识图谱链接预测任务的解释子图生成模型OA北大核心CSTPCD

近年来图神经网络(GNN)发展迅速,相关模型在知识图谱链接预测任务上的性能显著提升。为解释性能提升的原因,研究人员需要提取GNN学习到的子图模式。然而现有GNN解释器在知识图谱这类典型多关系(multi-relation)图数据场景下的解释准确性尚未被验证,且相关工具尚未实现,导致解释子图提取困难。针对该问题,提出一种将多关系的知识图谱转换为单关系(uni-relational)图的知识图谱链接预测模型,该模型通过将知识图谱中的实体组合为新的节点,并将关系作为新节点的特征,生成只有单一关系的新图,并在新图上训练去噪自编码器使其获得链接预测能力,最后使用GNN解释器生成子图解释。在三个基准数据集上的实验表明,与不进行转换的GraIL相比,基于单关系转换的链接预测模型的相对AUC指标提升显著。最后,该模型选取FB15K-237数据集进行解释子图提取实验,验证了模型在直接提取链接预测解释方面的有效性。