近日，2021级博士生刘康正（导师赵峰教授）的论文“RETIA: Relation-Entity Twin-Interact Aggregation for Temporal Knowledge Graph Extrapolation”被第39届IEEE数据工程国际会议（the 39th IEEE International Conference on Data Engineering，ICDE 2023）录用。
时序知识图谱外推预测旨在基于历史信息预测未来未知事件，因其巨大的现实意义而备受关注。实体和关系的精确表示（嵌入）是外推预测的基础，其近段时间的工作均致力于提高实体表达的合理性。然而，忽略关系建模会导致不完整的关系表示。因此，一些方法仅仅聚合与关系直接邻接的实体，而这可能导致关系建模的“消息孤岛”问题。此外，忽略实体和关系之间的关联约束也会导致嵌入的过拟合。为了应对这些挑战，文章提出了关系-实体孪生交互聚合网络RETIA。对于前一个问题，提出了为每个历史子图生成孪生的超关系子图，然后通过图卷积网络（GCN）聚集超关系子图中的相邻实体和关系。对于后者，提出了一个孪生交互模块TIM，它在历史序列的演化过程中为关系聚合和实体聚合提供信息交互的通道。实验结果表明，文中提出的时序知识图谱外推预测方法在五个基准数据集和多个评价指标上均能够收获显著的改进，在YAGO、WIKI、ICE14、ICE05-15和ICE18五个数据集上实体预测的MRR指标分别达到了67.58、70.11、45.29、52.17和34.16，关系预测的MRR指标分别达到了98.91、98.21、42.05、43.19和41.78。
ICDE与SIGIR、SIGMOD、SIGKDD和VLDB一并被誉为数据挖掘领域的五大顶级会议，在数据挖掘领域具有举足轻重的地位。
（通讯员：刘康正）
