本文介绍了基于图卷积网络和增强学习的时序知识图谱推理模型，如CluSTeR、CoH和RE-GCN，旨在提升事件预测的性能和可解释性。这些模型在多个数据集上表现优异，尤其在处理历史信息和时序模式方面具有明显优势。