基于深度递归神经网络dkgc-jstd的动态知识图谱补全模型

dkgc-jstd是一种基于深度递归神经网络的动态知识图谱补全模型。该模型利用递归神经网络结构对知识图谱中的实体和关系进行建模，实现对知识图谱的自动补全和修正。

该模型在知识图谱中将实体和关系看作节点和边，在此基础上构建了一个动态的知识图谱，并通过递归神经网络结构进行了建模。通过学习实体和关系之间的语义相似度、关系类型的相似度等特征，该模型可以有效地对实体和关系进行预测和修正。同时，该模型还考虑了知识图谱的动态性，能够对新实体和新关系进行学习和预测，增强了模型的泛化能力。

与传统的知识图谱补全模型相比，dkgc-jstd模型具有更高的准确率和鲁棒性。该模型在各种类型的实验数据集上都取得了优异的成绩，证明了其良好的性能和可扩展性。同时，该模型的应用场景非常广泛，可以应用于自然语言处理、智能机器人、搜索引擎等领域，是当前知识图谱应用的重要研究方向之一。