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提出RelBall，一种知识图谱补全模型，其扩展了Rotate3D，通过模变换建模层次结构，并采用以尾实体为中心的关系球处理一对多关系，在链接预测上取得了有竞争力的性能。
本文介绍了 CORE，这是一种新的知识图谱补全模型，通过在环面流形上使用循环正交体关系嵌入来解决基于区域的模型中的边界约束问题。实验表明，该模型在链接预测任务中表现出具有竞争力的性能。
本文提出了M-Hyper，一种新颖的多模态知识图谱补全方法，利用超复数（双四元数）代数平衡模态表示的融合与独立性。该方法引入细粒度实体表示分解模块和鲁棒关系感知模态融合模块，以改进的鲁棒性实现了最先进的性能。