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Disentangled Multi-span Evolutionary Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
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内容提要
本研究提出了解耦多跨度进化网络（DiMNet），解决了时间知识图推理中子图间结构交互不足的问题。DiMNet通过捕捉局部特征和历史语义信息，显著提升了语义变化模式的捕捉能力，实验表明其推理中的平均排名率提高了22.7%。
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关键要点
- 本研究提出了解耦多跨度进化网络（DiMNet），解决了时间知识图推理中子图间结构交互不足的问题。
- DiMNet通过捕捉局部特征和历史语义信息，显著提升了语义变化模式的捕捉能力。
- 实验表明，DiMNet在推理中的平均排名率提高了22.7%。
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