我实验室陶曦同学一篇长文（Regular）论文被SEKE’23会议接收:tada::tada:。第35届“软件工程和知识工程国际会议”（SEKE23：Software Engineering & Knowledge Engineering）将于2023年7月1日至7月10日在美国旧金山湾召开。SEKE是软件工程/系统软件/程序设计语言方向的CCF-C类会议。

会议论文信息如下：

标题： Few-Shot Link Prediction using Variational Heterogeneous Attention Networks

简介： 少量链接预测是知识图谱领域的一个重要的最新研究方向。为了学习更好的实体和关系表示，以前的工作利用了实体的邻域信息，但他们忽略了相关的关系。不仅如此，这些方法还不能很好地连接涉及到少数实体的链接。因此，本文提出了一种新的方法，动态地聚合了实体和关系的局部邻域信息，并引入了信息瓶颈原理来过滤不相关的特征，以更好地捕捉少数镜头实体的特征。在三个基准数据集上的实验结果表明，我们的模型优于其他模型，而且我们的方法可以有效地提高那些处于长尾分布尾部的实体的模型性能。