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本发明公开了一种基于联邦学习的多粒度动态知识图谱嵌入模型构造方法,包括步骤:客户端对多粒度动态知识图谱嵌入模型进行本地训练;多个完成本地多轮训练多粒度动态知识图谱嵌入模型的客户端,将模型的卷积核集合和权重向量上传到服务器,服务器按照平均聚合规则(或者多粒度聚合规则)更新卷积核集合和权重向量,之后下传到每个客户端;重复执行上述步骤多轮后,得到全局多粒度动态知识图谱嵌入模型。本发明关注不同时间粒度的信息与事实三元组的关联性,提高了动态知识图谱嵌入模型中事实三元组表征的准确性。联邦学习使用多粒度聚合规
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN115062159A
(43)申请公布日2022.09.16
(21)申请号202210666541.2G06N3/08(2006.01)
(22)申请日2022.06.1
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