《表1 实体分类数据集：基于Att＿GCN模型的知识图谱推理算法》

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《基于Att＿GCN模型的知识图谱推理算法》

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数据集：本文的实体分类实验采用4个RDF格式的数据集（http：//dws.informatik.unimannheim.de/en/research/acollection-of-benchmark-datasets-for-ml），包括AIFB、MUTAG、BGS和AM。其中AIFB数据集描述了AIFB研究所的员工、研究组和出版物，用于预测数据集中人员的从属关系。MUTAG包含可能致癌的复杂分子图数据集，其中的关系表示原子键，或者表示某个特性的存在，将分子的属性作为预测目标。BGS是具有层次化特征描述的岩石类型数据集，其中关系表示了岩石的特征或特征层次，将岩石的特性作为预测目标。AM数据集包含有关阿姆斯特丹博物馆中的文物信息，数据集中每个制品都链接到其他工件以及有关其生产、材料和内容的详细信息，将工件类别作为预测目标。在每个数据集中，要进行分类的是作为节点表示的实体属性，数据的精确统计如表1所示。数据集中移除了用于判断实体语义类型的关系：AIFB中的employs和affiliation，MUTAG中的isMutagenic，BGS中的hasLithogenesis，以及AM中的objectCategory和material。