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公开(公告)号：CN115456175A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211058684.1
申请日：2022-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N5/02 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于网络安全知识表示和知识图谱补全技术领域，具体涉及一种基于极坐标系的时序网络安全知识图谱链接预测方法。本发明将知识图谱时间格式统一为开始时间和结束时间，通过时序知识图谱嵌入模型时间变化表示为极坐标系统中实体的缩放和旋转，解决了知识图谱的时间格式不一致和重复嵌入的问题；采用极坐标系统中映射嵌入模型，使用系数和角度来区分不同时间约束实体的嵌入，以避免在单一维度中嵌入产生相似的时间约束实体，以解决时序嵌入的相似性问题。本发明通过将安全事件分割成五元组并映射到极坐标向量当中去，使得模型能更加充分的捕捉实体和关系之间的交互信息，从而达到更准确的实体链接预测效果。
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公开(公告)号：CN113204647B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110471459.X
申请日：2021-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 哈本发明属于知识图谱技术领域，具体涉及一种基于联合权重的编码解码框架知识图谱嵌入方法。本发明采用带有抽样聚合的联合注意力权重图卷积网络编码器和ConvTransH解码器，旨在加强复杂关系中多端实体嵌入表示结果的区分性，并加入抽样方法来解决图谱嵌入过程中的规模过大问题。本发明解决了工控网络安全知识图谱中多端实体表示区分性差的问题，可以有效的增强工控网络安全知识图谱中多端实体表示区分性，提高工控网络安全知识图谱嵌入效果。
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公开(公告)号：CN114153985A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111424146.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于元学习与知识表示学习技术领域，具体涉及一种基于小样本学习的知识图谱实体链接预测方法。本发明利用元学习的方式在一个任务中只利用少数三元组信息完成关系信息的提取以及快速更新；考虑数据集中的三元组会存在复杂的头尾实体数量对应关系，通过预先统计出完整三元组中的头尾实体数量，根据头尾实体所占比例确定负样本的生成方式；通过知识表示学习的传统评分函数将实体向量和关系向量以共处同一平面的方式进行数学计算。本发明通过将更新后的关系信息向量映射到超平面，并将实体向量进行超平面投影分解，使得模型能够有效缓解训练过程中过度收敛的情况。
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公开(公告)号：CN113204647A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110471459.X
申请日：2021-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 哈本发明属于知识图谱技术领域，具体涉及一种基于联合权重的编码解码框架知识图谱嵌入方法。本发明采用带有抽样聚合的联合注意力权重图卷积网络编码器和ConvTransH解码器，旨在加强复杂关系中多端实体嵌入表示结果的区分性，并加入抽样方法来解决图谱嵌入过程中的规模过大问题。本发明解决了工控网络安全知识图谱中多端实体表示区分性差的问题，可以有效的增强工控网络安全知识图谱中多端实体表示区分性，提高工控网络安全知识图谱嵌入效果。
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