本文介绍了一种新颖的多通道图神经网络模型（MuGNN），用于对齐知识图谱嵌入。该模型通过不同关系加权方案编码知识图谱，并通过汇聚技术合并信息。实验结果表明，MuGNN在实体对齐任务中的性能优于现有方法，平均Hits@1提升超过5%。