多关系融合与潜在关系挖掘的图卷积网络在实体对齐中的创新应用

为解决知识图谱(KG)中实体对齐(EA)因忽略多关系融合与潜在关系挖掘导致的表征不足问题，研究者提出MFLM-GCN模型。该模型通过种子实体连接、图随机游走筛选关键节点，结合多头注意力机制挖掘深层关联，在DBP15K和DWY100K数据集上显著提升Hit@1、Hit@10和MRR指标，为知识融合与下游任务提供新思路。

　　

知识图谱作为结构化知识存储的核心载体，在跨领域应用中面临实体异构性挑战——同一实体在不同知识图谱中可能因语言、领域差异呈现迥然不同的描述。例如，中文知识图谱中的“菲利普”与英文知识图谱中的“Philip”实为同一实体，但传统方法难以识别此类关联。现有实体对齐技术主要依赖图神经网络(GNN)聚合邻域特征，却普遍忽视两大关键问题：一是多重显式关系（如实体间同时存在“同事”“合作者”等多种关联）的差异化融合；二是潜在关系（如通过中介节点间接关联的实体）的深度挖掘。这种局限性导致实体表征不充分，直接影响知识融合与下游任务（如推荐系统、智能问答）的精度。

针对上述问题，湖南大学的研究团队在《Knowledge-Based Systems》发表研究，提出多关系融合与潜在关系挖掘图卷积网络(MFLM-GCN)。该模型通过四大创新模块实现突破：基于种子实体的跨图谱连接增强、图随机游走的全局关系筛选、多头注意力驱动的潜在关系发现，以及稠密连接层的多分支表征融合。实验表明，MFLM-GCN在DBP15K跨语言数据集上Hit@1指标提升12.7%，在DWY100K大型数据集上MRR值提高9.3%，显著优于TransE、GCN-Align等7种基线模型。

关键技术方法包括：1) 利用局部同构性构建跨图谱种子实体连接；2) 通过重启随机游走(RWR)算法筛选高阶关联实体；3) 采用多头注意力机制生成多组潜在关联图；4) 基于稠密连接层实现多分支特征聚合；5) 线性融合模块优化最终实体嵌入。实验数据来自DBP15K（含ZH-EN、JA-EN、FR-EN三组跨语言对齐对）和DWY100K（含DBP-YG和DBP-WD两组异构图谱）。

研究结果：
知识图谱预处理
通过种子实体对齐构建跨图谱连接，结合局部同构假设增强语义一致性。例如，中英文图谱中“科学家-机构”关联模式的相似性被用于初始化节点表示。

多关系融合
采用关系特异性图卷积层处理显式关系，同时通过随机游走捕获六阶邻域内的全局关联。结果显示，融合多跳关系的实体表征使对齐准确率提升18.4%。

潜在关系挖掘
多头注意力机制生成8组潜在关联图，经RWR修剪后保留显著相关性。在DWY100K数据集上，该方法成功识别出未直接连接的实体间潜在关联（如通过3个中介节点关联的“研究领域-专利”关系）。

稠密连接聚合
构建四层稠密连接网络，每层输入所有前驱层输出。这种设计使模型能同时学习局部结构特征（如节点度分布）和全局拓扑模式（如子图同构），最终多分支表征的融合使Hit@10达到92.1%。

结论与意义：
该研究首次系统性地解决了知识图谱对齐中多关系融合与潜在关系挖掘的协同优化问题。MFLM-GCN的创新性体现在三方面：1) 提出局部-全局双重视角的关系融合框架，突破传统GNN的单关系局限；2) 开发基于注意力机制的动态潜在关系发现策略，较静态规则方法效率提升35%；3) 稠密连接结构实现多粒度特征传递，避免深层网络中的信息衰减。这些突破为医疗知识图谱整合、跨语言知识库构建等场景提供关键技术支撑，例如可辅助实现中文医学概念与UMLS（统一医学语言系统）的精准映射。研究获国家自然科学基金（69189338）和湖南省优青项目（22B0275）支持，代码已在GitHub开源。