少样本补全更准
通过星形邻域与环形关系路径的精细融合，在少样本条件下实现更准确的知识图谱补全。
Zhao, Jing · Xinzhu, Zhang · Yujia, Li · 74273874
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2025
通过细粒度路径相关匹配算法，能更细致地对比查询和支持实体对的关系模式。
同时利用实体邻域（星形结构）和关系路径（环形结构），弥补单一拓扑结构信息不足。
提出的关系自适应网络，使模型能扩展用于少样本时序知识图谱补全任务。
在多个基准数据集上一致地超过现有方法，证明了方法的稳健性。