时序知识图谱论文求帮助

Question

谁有An Adaptive Logical Rule Embedding Model for Inductive Reasoning over Temporal Knowledge Graphs这篇论文的源码啊，想研究研究

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

关于你提到的论文《An Adaptive Logical Rule Embedding Model for Inductive Reasoning over Temporal Knowledge Graphs》（An Adaptive Logical Rule Embedding Model for Inductive Reasoning over Temporal Knowledge Graphs），目前公开的源码可能并不容易找到，因为该论文可能尚未开源，或者其代码仅在作者的个人主页或GitHub上发布。

不过，我可以为你提供以下帮助和建议：

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一、如何查找该论文的源码？

1. 查看论文作者的主页
   通常，论文的作者会在自己的学术主页上发布相关代码。你可以通过以下方式查找：

   • 搜索论文标题 + "code" 或 "source code"
   • 搜索论文作者的名字 + "GitHub" 或 "research"

2. 在GitHub搜索关键词
   使用以下关键词在GitHub中搜索：

   • An Adaptive Logical Rule Embedding Model
   • Temporal Knowledge Graphs
   • Inductive Reasoning

3. 联系论文作者
   如果你无法找到代码，可以尝试通过邮件或LinkedIn等方式联系论文作者，礼貌地请求他们提供代码或相关资源。

4. 查看arXiv或会议官网
   有些论文在提交时会附带代码链接，尤其是像NeurIPS、ICML、KDD等顶级会议的论文。

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二、如果找不到源码，有哪些替代方案？

1. 参考类似模型进行复现

如果你暂时无法获取该论文的源码，可以参考其他与“时序知识图谱”相关的模型进行研究，例如：

• T-TransE：基于时间信息的知识图谱嵌入模型。
• HAKE：一种面向时序知识图谱的嵌入方法。
• DySAT：动态知识图谱中的表示学习模型。
• T-GCN：基于图卷积网络的时序知识图谱建模。

这些模型的代码大多可以在GitHub上找到，适合你进行实验和对比研究。

2. 阅读论文并自行实现

如果你有编程基础（如Python、PyTorch、TensorFlow），可以尝试根据论文的算法描述自行实现模型。这将是一个非常有价值的学习过程。

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三、推荐的开源项目（供参考）

| 项目名称 | GitHub链接 | 说明 | |----------|-------------|------| | TKG | 示例链接 | 时序知识图谱的基础框架 | | Hake | 示例链接 | HAKE模型的实现 | | DySAT | 示例链接 | 动态知识图谱的表示学习 |

注意：以上链接为示例，请根据实际搜索结果填写真实链接。

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四、如果你愿意，我可以帮你写一个简单的时序知识图谱模型框架

下面是一个基于PyTorch的简化版时序知识图谱嵌入模型的示例代码（用于教学和研究目的）：

import torch
import torch.nn as nn

class TemporalEmbeddingModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim=128):
        super(TemporalEmbeddingModel, self).__init__()
        self.entity_embeddings = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim)
        self.relation_embeddings = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim)
        self.time_embeddings = nn.Embedding(100, embedding_dim)  # 假设最多100个时间点
        
    def forward(self, head, relation, tail, time):
        head_emb = self.entity_embeddings(head)
        rel_emb = self.relation_embeddings(relation)
        tail_emb = self.entity_embeddings(tail)
        time_emb = self.time_embeddings(time)
        
        # 简单的组合方式（可替换为更复杂的逻辑）
        score = (head_emb + rel_emb + time_emb).sum(dim=1)
        return score

# 示例使用
model = TemporalEmbeddingModel(num_entities=1000, num_relations=100)

说明： 这只是一个非常简化的模型，实际论文中的模型会更加复杂，包含逻辑规则、注意力机制等。

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五、总结

• 重点一： 论文源码可能未公开，需通过作者或GitHub查找。
• 重点二： 可参考类似模型（如HAKE、T-TransE）进行研究。
• 重点三： 如果没有源码，可尝试根据论文内容自行实现模型。

如果你需要我帮你进一步分析这篇论文的内容，或者撰写一个更接近该论文结构的模型代码，也可以告诉我！