知识图谱表示学习中的不确定性研究

该博士论文系统研究知识图谱嵌入（KGE）中的三类不确定性：知识不确定性、算法不确定性与预测不确定性。论文提出基于投票的聚合框架缓解训练随机性导致的预测差异，并将 conformal prediction 引入 KGE，构造具分布无关覆盖保证及谓词条件可靠性保证的答案集。论文还给出置信评分三元组的统计有效预测区间，以及在统计本体上近似概率推理的嵌入方法并附形式可靠性保证。