基于多头注意力机制的低维知识图谱补全模型LDM-KGC研究

针对传统Transformer模型在高维嵌入中存在的可扩展性问题，研究人员提出基于多头注意力机制的低维知识图谱补全模型LDM-KGC。通过QKV-layer和Update-layer协同优化，该模型在FB15k-237数据集上MRR达36.5%，Hits@10提升至55.2%，为大规模知识图谱的低维高效表征提供了创新解决方案。

　　

知识图谱作为结构化知识的重要载体，在智能问答、推荐系统等领域展现出巨大价值。然而，现实中的知识图谱常存在数据缺失问题，传统高维嵌入方法虽能实现较高预测精度，却面临计算资源消耗大、可扩展性差的瓶颈。尤其当知识图谱规模扩大时，现有Transformer模型因依赖高维空间（如1024维以上）导致参数爆炸，严重制约其实际应用。这一矛盾促使研究者们探索如何在低维空间（如256维以下）保持模型性能，成为知识图谱补全（Knowledge Graph Completion, KGC）领域的核心挑战。

针对这一难题，广西民族大学人工智能学院的研究团队在《Neurocomputing》发表了一项突破性研究。团队提出名为LDM-KGC（Low-Dimensional Model for Knowledge Graph Completion）的新型框架，通过创新性地整合多头注意力机制（Multi-head Attention）与低维嵌入技术，在显著降低参数量的同时，实现了优于14个基线模型的性能表现。该模型在标准测试集FB15k-237上取得MRR（Mean Reciprocal Rank）36.5%、Hits@1 27.1%的优异成绩，较最差基线分别提升12.4和24.4个百分点，验证了低维空间中复杂实体-关系交互的有效捕捉能力。

关键技术方法包括：1）构建QKV-layer将实体和关系向量映射到查询（Query）、键（Key）、值（Value）空间；2）采用多头注意力机制并行学习多视角特征；3）设计Update-layer通过残差连接防止梯度消失；4）在FB15k-237、WN18RR和NELL-995三个基准数据集上进行链接预测任务验证。

研究结果

1. 模型对比实验：在FB15k-237数据集上，LDM-KGC的Hits@10达到55.2%，超越RotatE、ConvE等经典模型；在稀疏数据集NELL-995上Hits@10更达65.2%，证明其强泛化能力。
2. 模块消融分析：移除Update-layer导致MRR下降4.7%，证实该模块对特征提炼的关键作用；多头注意力头数设置为8时达到性能峰值。
3. 维度敏感性测试：在256维嵌入空间下，模型性能接近高维（1024维）基线，参数总量仅为其18.3%。

结论与意义
该研究通过多头注意力机制实现了知识图谱补全领域的维度革命，LDM-KGC的创新性体现在三方面：首先，QKV-layer的多空间映射策略突破了传统平移模型（如TransE）的线性约束；其次，Update-layer的层级优化机制解决了低维场景下的信息损失难题；最后，实验证明在1/4标准维度下仍能保持90%以上的预测精度。这项工作为医疗知识图谱、基因关系网络等大数据场景提供了可落地的技术方案，其核心思想对图神经网络（GNN）的轻量化设计具有普适参考价值。作者Chaoqun Zhang团队特别指出，未来将进一步探索注意力机制与图卷积的融合架构，以应对超大规模知识图谱的实时补全需求。