| SARIMA嵌入的时序知识图谱推理 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>2366 K | |
| 標簽： 时序知识图谱 知识表示与推理 时间序列分解 | |
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| 文檔介紹：聚焦周期场景下的时序知识图谱（TKG）推理，提出EI-SAR模型，将SARIMA模型的时间分解能力与时序知识图谱嵌入（TKGE）结合，将实体与关系的时间序列分解为非季节性趋势、季节性趋势及随机残差；同时设计对称KL散度评分函数以融合残差特性，并构建负采样损失结合SARIMA残差惩罚项的混合损失优化模型。实验结果显示，在YAGO11k、Wikidata12k、ICEWS05-15三个公开TKG数据集的推理中，EI-SAR性能表现优异；在专属生态工业时序知识图谱数据集EITKG的链路预测中，该模型显著优于当前主流TKGE模型，因此，EI-SAR可为资源循环、生态修复等周期场景任务提供技术支撑。 | |
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