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MSAO: Multi-stage aggregation optimization for knowledge graph embedding
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.ipm.2025.104467.png)
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摘要
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• 提出了一种新颖的多阶段实体聚合方法MSAO，解决了KGE中嵌入层与实体聚合网络之间的耦合干扰问题。
• 基于MSAO提出了一种新颖的锚节点选择方法，能够自适应地过滤掉语义相关的节点，而非基于固定规则。
• 我们的方法在三个常用基准数据集（WN18RR、FB15k-237和YAGO 3–10）上进行了评估，均取得了当前最优（SOTA）结果。
• 对多阶段聚合优化的机制和规律进行了深入探索。
• 本提案简单且通用性强，有潜力应用于更强大的KGE模型中。
