近些年，知识图谱（Knowledge Graph）在自然语言处理、问答系统、推荐系统等诸多领域取得了广泛且成功的应用。然而，现有知识图谱普遍存在链接缺失问题。为解决该问题，知识图谱补全任务应运而生。目前的知识图谱补全模型可分为多个流派，而基于距离的模型是其中重要一派。这类模型可以建模对称、互逆与复合等不同的抽象关系模式（Relation Pattern），却难以对知识图谱中普遍存在的语义分层（Semantic Hierarchies）现象进行有效建模。
论文浅尝 \ 联合知识图谱实例和本体概念的通用表示学习
论文链接：
http://web.cs.ucla.edu/~yzsun/papers/2019_KDD_JOIE.pdf
本文是发表在KDD 2019上的关于知识图谱表示学习的论文。现有知识图谱表示模型通常只关注在单一视图，即实例层面或是本体层面，本文认为两个层面的信息存在相互增强促进的作用，因此一种新颖的双视图(联合)知识图谱表示模型被提出来生成更好的节点和关系的表示。在三元组补全任务和实体分类任务上，本文的模型结果明显优于已存在的模型。
论文浅尝 | 基于图卷积网络的跨语言图谱实体对齐
本文提出了一种基于图卷积网络的跨语言实体对齐方法，通过设计一种属性 embedding 用于 GCN 的训练，发现GCN能同时学习到特征 embedding 和属性 embedding 的信息。实验表明该方法是目前性能最好的的 GCN 对齐模型。