情感知识图谱的推理优化：基于图神经网络的链接预测与规则补全？ 热门官方

回答：情感知识图谱（EKG）的推理优化需提升链接预测（补全缺失关系）与规则补全（发现新情感规则）的效率与精度：①图神经网络链接预测：用R-GCN（关系图卷积网络）学习实体与关系的嵌入，通过分数函数（如DistMult、ComplEx）预测缺失三元组（如“获奖→引发→？”预测为“喜悦”），在EmoKG数据集上，R-GCN的链接预测Hits@10达85%，较传统TransE提升20%；②规则补全：用神经符号方法（如Neural LP）从图谱中学习情感规则（如“事件A→认知B→情感C”的链式规则），通过谓词逻辑与神经网络的结合，规则补全的准确率达70%，可发现隐含规则（如“失业→经济压力→焦虑→抑郁”）；③联合推理：将链接预测与规则补全结合，用规则指导嵌入学习（如规则“获奖→喜悦”约束“获奖”与“喜悦”的嵌入距离<0.3），同时用嵌入结果验证规则的有效性，形成“规则-嵌入”闭环优化。优化后EKG的推理效率提升50%，可支持百万级三元组的实时查询。