王培妍 段 磊 郭正山 蒋为鹏 张译丹

(四川大学计算机学院 成都 610065)

知识超图是一种图结构的知识库，通常以多元组的形式存储世界上的事实，其可以被视作知识图谱的推广.由于现实世界中存在大量事实，在知识库中获取并储存所有事实是不现实的.所以对现有知识库的最大挑战是其严重的不完整性，即部分实体间的链接是缺失的.以Freebase[1]为例，其储存有约300万的人物条目，其中71%的人缺少与出生地的链接，94%的人缺少与父母的链接，99%的人缺少与种族的链接[2].面对知识库的高度不完整性，手动为实体间添加链接是十分耗费人力和物力的，因此产生了对自动推理实体间缺失链接算法的需求.

链接预测算法能够基于实体间已知的链接去预测未知的链接，因此可以用于知识库补全，同时进一步促进基于知识库的下游任务，例如智能问答[3-4]、个性化推荐[5-6]、自然语言处理[7]和信息检索[8]等.自从谷歌在2012年发布了知识图谱(一种基于二元关系构建的图结构知识库)，基于知识图谱的链接预测开始受到关注，在社交网络分析[9]、生物医学[10]等领域中都取得了极大的进展.然而在现实世界中，关系通常是非二元的.例如“梁思成是李蕙仙和梁启超的儿子”，显然在这个事实对应的关系中共涉及到3个实体，分别为“梁思成”“李蕙仙”和“梁启超”，因此该关系是一种更为复杂的多元关系.有数据表明，在原始Freebase数据集中，超过1/3的实体参与到多元关系中[11]，超过61%的关系是……