Neuer Ansatz: Attention-Tripel-Enhancement & U-KAN-Diffusion für Few-Shot-KG

Knowledge Graphs (KGs) sind wegen ihrer kompakten, triplbasierten Struktur in vielen intelligenten Systemen beliebt. In der Praxis sind die Relationen jedoch stark unausgewogen, sodass fehlende Fakten mit wenigen Beispielen ergänzt werden müssen.

Bisherige Ansätze stützen sich vorwiegend auf metrische Abgleichungen oder Meta-Learning. Diese nutzen entweder nicht vollständig die Nachbarschaftsinformationen im Graphen oder vernachlässigen die Verteilung der kontrastiven Signale.

Das neue Verfahren betrachtet das Problem aus generativer Sicht. Es kombiniert einen zweistufigen Attention-Tripel-Enhancer mit einem U-KAN-basierten Diffusionsmodell, um fehlende Tripel mit wenigen Trainingsbeispielen zu rekonstruieren.

Durch umfangreiche Experimente auf zwei öffentlichen Datensätzen erzielt die Methode neue Bestleistungen und übertrifft damit die bisherigen State-of-the-Art-Lösungen.