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官方账号arXiv cs.LG@Md Abrar Jahin, Taufikur Rahman Fuad, Jay Pujara, Craig A. Knoblock
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推荐理由：QUEST方法改进了不确定知识图谱补全，通过谱初始化和图正则化提升了预测准确性和训练稳定性。
UKG
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9月3日
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QUEST方法引入谱初始化和图平滑调度，在不确定知识图谱(UKG)补全任务中取得突破。该方法使用置信加权图拉普拉斯矩阵的最小非平凡特征向量初始化实体嵌入，并在训练早期应用无偏小批量狄利克雷能量正则化。在两个UKG数据集上，QUEST在八组指标数据对中的六组上超越先前方法，其余两组与最佳方法持平，同时消除了密集图上的不稳定波动。