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無料で登録 →CID-TKGは時間的知識グラフ推論（TKGR）のために開発された新しい協調学習フレームワーク
歴史的不変性グラフで長期的な構造規則性を捉え、進化的ダイナミクスグラフで短期的な時間遷移をモデル化
既存手法の問題点である時間不変構造への過度な依存と進化的ダイナミクスの見落としを克服
異なる2つの構造間のセマンティック差異を軽減するために関係分解メカニズムを採用
未知のタイムスタンプにおける将来事実の推論精度向上を目指す
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