時系列知識グラフ補完

時系列知識グラフ補完（Temporal Knowledge Graph Completion: TKGC）は、時間軸上で知識グラフを拡張する技術です。この技術は、欠落している時間関連の事実を予測することで、知識グラフを豊かにし、完成度を高めることを目指しています。静的な知識グラフ内のエンティティ間の関係と時系列データを組み合わせることで、動的なイベントや関係性を正確にモデル化します。主な目標は、知識グラフの完全性とタイムリーさを向上させ、スマートな質問応答、推薦システム、イベント予測などのアプリケーションでより正確なサービスを提供することです。