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笔记整理：李娟，浙江大学博士，研究方向为知识图谱表示学习

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2208.07622.pdf

代码链接：https://github.com/TamSiuhin/KRACL

介绍

知识图谱（KG）通常是不完整的，知识表示学习（KGE）方法将知识图谱中实体和关系映射到低维向量空间，通过向量间的计算完成知识图谱补全等任务。下图展示了不同入度值范围下RotatE方法的MRR指标和数据集的实体出现频率统计，说明现有KG存在稀疏性，即KG中大部分实体的入度值较低，且已有KGE方法如RotatE在入度低的实体上预测结果表现较差。针对KG的稀疏性挑战，本文提出通过图上下文和对比学习缓解稀疏问题。

KRACL方法框架如下：

方法

主要包括两个模块：

（1）KRAT(知识关系注意力网络)：将邻居三元组映射到不同空间使用注意力机制完成聚合，模块捕获了不同上下文三元组的重要性。通过T层KRAT后，模块可捕获多跳上下文。该模块先使用不同的运算符将邻居关系-实体对映射到不同表示空间：

再将消息组合得到聚合消息：

然后计算注意力分数：

最后通过注意力机制聚合所有上下文信息，实体更新计算为：

关系更新计算为：

通过KRAT获取实体和关系表示后输入ConvE计算预测损失：

（2）KCL(知识对比损失)：对比损失引入了更多负样本，丰富对稀疏实体的反馈。对比损失的计算为：

其中实体的正样本为实体本身及实体的邻居实体-关系对，负样本为除了实体外的其他实体。模型最终的损失函数定义为两部分损失之和：

实验

本文在稀疏数据集WN18RR和NELL-995，以及稠密数据集FB15K237和Kinship上完成了链接预测实验，证明了方法的有效性：

统计了不同入度范围实体的预测结果，KRACL对稀疏实体效果的提升明显：

为进一步验证方法对稀疏性的缓解，统计了不同百分比训练集时模型的预测结果：

同时，本文还评估了不同GNN方法结合不同变换操作的效果验证了KRACL的有效性，通过消融实验验证了模块的有效性，以及通过在噪声数据集的预测结果验证了KRACL的鲁棒性。

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