Inductive Knowledge Graph Completion

归纳知识图谱补全（Inductive Knowledge Graph Completion）是指在已有的知识库基础上，通过机器学习方法预测新的实体关系，以填补知识图谱中的缺失部分。其目标是提高知识图谱的完整性和准确性，增强图谱的推理能力。该技术在推荐系统、搜索引擎优化、自然语言处理等领域具有重要应用价值，能够有效提升数据驱动决策的效率和质量。