Analyse temporaler Wissensgraphen
Die Analyse temporaler Wissensgraphen erweitert Standardmethoden für Wissensgraphen auf Daten, bei denen Fakten und Beziehungen Zeitstempel oder Gültigkeitsintervalle tragen. Sie ermöglicht die Schlussfolgerung darüber, wie Entitäten und Relationen sich im Laufe der Zeit entwickeln, und unterstützt Aufgaben wie Link-Vorhersage für zukünftige Fakten, Klassifizierung temporaler Relationen und Ereignisprognose in dynamischen relationalen Daten.
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Quellen
- Trivedi, R., Dai, H., Wang, Y., & Song, L. (2017). Know-Evolve: Deep temporal reasoning for dynamic knowledge graphs. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 3462–3471. link ↗
- Dasgupta, S. S., Ray, S. N., & Talukdar, P. (2018). HyTE: Hyperplane-based temporally aware knowledge graph embedding. Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp. 2001–2011. DOI: 10.18653/v1/D18-1225 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Temporal Knowledge Graph Analysis (TKG Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/de/network-analysis/temporal-knowledge-graph-analysis
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