时序知识图谱关系嵌入模型

时序知识图谱关系嵌入模型（Temporal Knowledge Graph Embedding Model）是一种用于时序知识图谱中关系表达的深度学习模型。它是对传统知识图谱嵌入模型的扩展，可以将时间信息纳入模型中，以便更好地表示动态关系。

时序知识图谱关系嵌入模型常用的方法包括TransE、TransH、TransR、SimplE等。其中，TransE是最常用的模型之一，它将关系表示为向量，将实体表示为向量，将实体和关系通过向量乘积映射到同一维度的空间中，然后计算它们之间的距离来衡量它们之间的相关性。

时序知识图谱关系嵌入模型可以应用于许多领域，如社交网络、电子商务、医疗健康等，用于推荐、预测、分类等任务。