知识图谱（Knowledge Graph，KG）嵌入技术是人工智能领域中的一个重要研究课题，主要用于知识获取和知识图谱的扩展。近年来，尽管有许多基于图嵌入的方法被提出，但这些方法通常只能关注知识图谱的语义信息，忽略了图的自然结构信息。因此，尽管图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）方法能够捕捉部分结构信息，但由于知识图谱的不完全性，它们仍然面临信息不足的问题。为了克服这一问题，本研究提出了一种新的模型，即深度关系图信息增益（Deep Relational Graph Infomax，DRGI），通过互信息（Mutual Information，MI）最大化充分利用了结构信息和语义信息。 本文由来自中国电子科技大学未来媒体中心的Shuang Liang,...