Machine learningNetwork science

時間的知識グラフ分析

時間的知識グラフ分析は、事実や関係にタイムスタンプまたは有効期間が付与されるデータに対して、標準的な知識グラフ手法を拡張したものです。これにより、エンティティや関係が時間とともにどのように進化するかを推論できるようになり、将来の事実に対するリンク予測、時間的関係分類、動的関係データにおけるイベント予測などのタスクをサポートします。

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出典

  1. 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
  2. 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/ja/network-analysis/temporal-knowledge-graph-analysis

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ScholarGateTemporal Knowledge Graph Analysis (Temporal Knowledge Graph Analysis (TKG Analysis)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/network-analysis/temporal-knowledge-graph-analysis · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026