连接嵌入基于多重关系图注意力网络用于知识图谱实体类型识别 研究背景 当今，知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）在各种基于KG驱动的AI相关领域中引起了越来越多的研究兴趣。大规模的知识图谱提供了丰富而有效的结构化信息，是多个智能应用的核心数据资源，如问答系统和网页搜索。通常，知识图谱中包含大量实体类型（Entity Typing）实例，以元组 ((e, t)) 的形式存在，其中 (e) 是实体，(t) 是其层次型类型。尽管现代知识图谱（如Freebase, YAGO和Google Knowledge Graph）取得了很大成功，但它们的覆盖范围仍远未完全和全面。例如，在FB15k数据集中，10%的具有/music/artist类型的实体没有/people/person类型。 ...

基于图的无采样知识图谱增强推荐 近年来，知识图谱（Knowledge Graph, KG）增强推荐系统，旨在解决冷启动问题和推荐系统的可解释性，已经吸引了大量的研究兴趣。现有的推荐系统通常侧重于隐式反馈，如购买历史记录，但缺乏负反馈。大多数系统采用负采样策略处理隐式反馈数据，这可能忽略了潜在的正用户-项目交互。而其他一些工作则采用无采样策略，将所有未观察到的交互视为负样本，并为每个负样本分配权重，以表示该样本为正样本的概率。然而，这些方法使用简单直观的权重分配策略，不能捕捉所有交互数据中的潜在关系。 研究背景与动机 随着互联网的快速发展，信息超载的问题日益严重。为了提高用户的搜索体验并增加产品供应商的收入，推荐系统应运而生，并在电子商务、社交网络等多个应用中取得了巨大成功。近年来，作为内容信...