时序知识图谱嵌入

时序知识图谱嵌入（Temporal Knowledge Graph Embedding）是一种将时间信息结合到知识图谱嵌入中的技术。
知识图谱是一种用图形结构来表示实体之间关系的数据模型，而知识图谱嵌入则是将这种图形结构映射到低维向量空间中，以便于机器学习算法进行处理。

时序知识图谱嵌入与传统知识图谱嵌入的区别在于，它考虑了时间信息。在许多现实世界的应用中，知识图谱中的关系可能随着时间的推移而发生变化，或者某些关系只在特定时间段内有效。时序知识图谱嵌入的目标是将实体和关系嵌入到向量空间中，同时考虑它们在不同时间点的演化。

常见的时序知识图谱嵌入模型包括：

TransE: 这是一种基本的知识图谱嵌入模型，通过学习实体和关系之间的向量偏移来建模知识图谱中的关系。对于时序知识图谱，可以通过扩展TransE模型来考虑时间信息。

TEKE: 时间敏感知识图谱嵌入模型，它通过引入时间约束来学习实体和关系的表示。

TTransE: 时间推理TransE模型，它通过学习实体和关系的时序嵌入，来进行时间推理任务。

TA-TransH: 基于时序注意力机制的TransH模型，它通过引入注意力机制来处理时序知识图谱中的动态关系。

这些模型的共同目标是在学习知识图谱嵌入的同时，考虑时间信息，从而更好地理解知识图谱中实体和关系的演化过程。这种技术在时间相关的知识图谱分析任务中具有重要的应用，如事件预测、时间推理和时间关系分析等。