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本文将SNAP-KG框架的评估扩展到异质图，表明至少在一个视图中存在同质性对于流式实体集成的性能至关重要，强调了多视图图聚类方法中的一个共同假设。
SNAP-KG 是一个框架，通过多视图聚类和归纳推理，实现流式实体到知识图谱的高效整合，减少推理时间和下游任务（如实体解析和链接预测）的候选搜索空间。