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為準確表征知識圖譜中實體與關系屬性的關系，提出一種改進的膠囊網絡知識圖譜補全方法。將表示多關系數據的三元組轉換為矩陣的形式與多個過濾器進行卷積，產生不同特征圖并重構為相應的膠囊，每個膠囊代表一組神經元。在此基礎上，通過路由操作產生維度較小的膠囊，生成連續向量并將其與權重向量做點積運算，構建評分函數用于判斷三元組的正確性。采用公開數據集WN8RRFB15K237、FB15K分別進行鏈接預測和三元組分類實驗，結果表明，與 Distmult、 Complex、 Conve等模型相比，該算法鏈接預測性能較優，與 Transe、 TranslTransr等模型相比，其三元組分類準確率達到91.5%，具有顯著優勢。
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