टेम्पोरल नॉलेज ग्राफ़ विश्लेषण
टेम्पोरल नॉलेज ग्राफ़ विश्लेषण मानक नॉलेज ग्राफ़ विधियों को ऐसे डेटा तक विस्तारित करता है जहाँ तथ्यों और संबंधों में टाइमस्टैम्प या वैधता अंतराल होते हैं। यह इस बारे में तर्क करने में सक्षम बनाता है कि संस्थाएँ और संबंध समय के साथ कैसे विकसित होते हैं, भविष्य के तथ्यों के लिए लिंक भविष्यवाणी, टेम्पोरल संबंध वर्गीकरण, और गतिशील संबंधपरक डेटा में घटना पूर्वानुमान जैसे कार्यों का समर्थन करते हैं।
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स्रोत
- 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/hi/network-analysis/temporal-knowledge-graph-analysis
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