في هذا العمل، نتجاوز التمثيلات التقليدية ذات القيم المركبة، ونقدم تمثيلات فائقة مركبة أكثر تعبيرًا لنمذجة الكيانات والعلاقات في غرسات الرسوم البيانية للمعرفة. وبشكل أكثر تحديدًا، يتم استخدام غرسات الأعداد الرباعية، وهي تمثيلات فائقة مركبة تحتوي على ثلاثة أجزاء تخيلية، لتمثيل الكيانات. أما العلاقات فتنموذج كدوران في الفضاء الرباعي. ومزايا النهج المقترح هي:1. يتم القبض على التبعيات الضمنية (بين جميع المكونات) بشكل مناسب باستخدام جداء هاملتون (Hamilton product)، مما يشجع على تفاعل أكثر كثافة بين الكيانات والعلاقات؛2. تتيح الأعداد الرباعية دورانًا تعريفيًا في الفضاء رباعي الأبعاد ولديها درجات حرية أكبر من الدوران في المستوى المركب؛3. يعتبر الإطار المقترح تعميمًا لـ ComplEx في الفضاء الفائق المركب مع تقديم تفسيرات هندسية أفضل، مع تحقيق متطلبات رئيسية للتعلم النمطي للعلاقات (أي نمذجة التناظر والعدم التناظر والعكس).تظهر النتائج التجريبية أن طريقتنا تحقق أداءً رائدًا في أربع مقاييس مكتملة ومعترف بها لاستكمال الرسوم البيانية للمعرفة.