基于动态图注意力与标签传播的实体对齐OA北大核心CSTPCD

实体对齐是多源数据库融合的有效方法,旨在找出多源知识图谱中的共指实体。近年来,图卷积网络(GCN)已成为实体对齐表示学习的新范式,然而,不同组织构建知识图谱的目标及规则存在巨大差异,要求实体对齐模型能够准确发掘知识图谱之间的长尾实体特征,并且现有的GCN实体对齐模型过于注重关系三元组的结构表示学习,忽略了属性三元组丰富的语义信息。为此,提出一种实体对齐模型,引入动态图注意力网络聚合属性结构三元组表示,降低无关属性结构对实体表示的影响。同时,为缓解知识图谱的关系异构问题,引入多维标签传播对实体邻接矩阵的不同维度进行压缩,将实体特征根据压缩后的知识图谱邻接关系进行传播以获得关系结构表示,最后通过线性规划算法对实体表示相似度矩阵进行迭代以得到最终的对齐结果。在公开数据集ENFR-15K、EN-ZH-15K以及中文医学数据集MED-BBK-9K上进行实验,结果表明,该模型的Hits@1分别为0.942、0.926、0.427,Hits@10分别为0.963、0.952、0.604,MRR分别为0.949、0.939、0.551,消融实验结果也验证了模型中各模块的有效性。