论文浅尝 | 动态知识图谱对齐

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士生

来源：AAAI‘21

链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16585

概述

本文提出了一种动态图谱(KG)对齐方法，在“动态”（即图谱可能随时间更新）的设定下，作者认为该任务的难点在于实体embedding的更新，因为KG更新后拓扑结构也会随之变化，而实体embedding与图谱结构高度相关。所提方法DINGAL-系列的核心思路是将KG表示学习使用的GCN参数矩阵视作特征转换操作，从而减少转换和聚合过程间的耦合。在与现有的14个方法在DBP15K数据集上的对比结果表明，论文方法取得不错性能，且提升了对齐速度。

背景与动机

这篇论文定义的实体对齐任务目标是将不完整的KG之间通过建立链接，获得一个完整KG的过程（如图1）。作者表示，现有对齐方法普遍假定KG是静态的，而事实上KG应该是处于一个更新和发展的过程中。基于此，论文提出了一个扩展的对齐任务：动态图谱对齐。

贡献

作者总结其贡献如下：

1.定义了动态图谱对齐问题，并第一个展开研究2.提出了新的算法，DINGAL系列，包括DINGAL-B(静态对齐)和GINGAL-O以及GINGAL-U面向动态对齐3.实验对比现有14种对齐模型取得了性能超越，并且系列算法取得了更快的运行速度

方法

图2给出了本文算法的描述，B算法用最初KG得到embedding，O和U的主要区别在于O沿用了B算法预训练参数对图谱更新后受到影响的节点作表示学习。而U则使用了一个全新的锚链接来更新参数。

图3给出了传统GCN过程，一个聚合-再-转换的函数。节点首先聚合它的邻居特征，然后这些特征通过一个线性转换矩阵投影到隐空间。

在传统方式下随KG结构变化来动态更新图谱embedding要求变化最好只发生在受影响的一小部分节点上。解决方向在于切断图谱拓扑结构与GCN参数矩阵之间的耦合。

作者首先将节点嵌入矩阵通过线性转换投影到一个隐空间，然后基于L聚合邻居节点的特征。DINGAL-B的流程如图4所示，对于任一实体的输入特征X，首先进入一个拓扑不变mask门M（公式2），该公式表示Hadamard乘积，用于确定特征不同维度的重要性（类似注意力机制）。

接着mask门的输出被输入到一个GCN层（公式3）

同时这个GCN层输出和mask门的输出一同输入到highway门（公式4）

最终网络的输出为：

接着使用以下的公式来衡量两个节点的距离：

对于DINGAL-O，首先保留了B方法的所有参数，在动态更新中更新那些受到影响的实体embedding。单跳受影响实体被定义为新实体（新增实体）和老实体（增加删除边操作），不考虑删除的实体，因为它们不参与动态对齐。图5给出了一个受影响节点划定的例子。

在O方法中，受影响更新的实体embedding的获取方式如公式8：

La表示局部拉普拉斯矩阵，来自全局L矩阵，La的范围由受影响的一跳邻居的size决定。

实验

实验使用的数据集是DBP15K，包含三种语言对，覆盖15K预对齐实体。

静态实验还是沿用DBP15K的常规切分测试集

动态实验，作者随机将DBP15K里的对齐对切分为三个动态时间步。在对于开始时间t0，KG移除3000个对齐的实体对以及链接到它们的边。对于任何不属于ground-truth的实体，如果它由于时间的变化而成为一个孤立的实体，它就会被删除。在时间步t1，1500个对齐的对以及与其链接的孤立实体将在t0被添加到KG对，这将在时间步t1形成新的KG对。

数据集评价指标为Hits@1和Hits@10

主要实验结果如下：（表1消融分析，w/o highway门，mask门，以及单层网络的效果），从结果看起来highway门是性能提升的主要原因

表2和3是动态对齐实验结果

作者也给出了结果，论述实验时间效率上所提方法相比已有方法有明显效率提升。

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