Hierarchical Graph Neural Network Representation Method with Integrated Positional Encoding

YAN Chenxi; WU Zhixue

doi:10.11907/rjdk.242026

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Hierarchical Graph Neural Network Representation Method with Integrated Positional Encoding

Computer Software and Theory | 更新时间：2026-04-30

- Hierarchical Graph Neural Network Representation Method with Integrated Positional Encoding
- Software Guide Vol. 25, Issue 4, Pages: 132-139(2026)
- 作者机构：
  
  成都信息工程大学人工智能学院，四川成都 610225
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.11907/rjdk.242026
  CLC： TP183
- Received：04 March 2025，
  
  Published：15 April 2026
- 稿件说明：
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闫晨曦,武志学.融合位置编码的层次图神经网络表示方法[J].软件导刊,2026,25(04):132-139.

YAN Chenxi,WU Zhixue.Hierarchical Graph Neural Network Representation Method with Integrated Positional Encoding[J].Software Guide,2026,25(04):132-139.
闫晨曦,武志学.融合位置编码的层次图神经网络表示方法[J].软件导刊,2026,25(04):132-139. DOI： 10.11907/rjdk.242026.

YAN Chenxi,WU Zhixue.Hierarchical Graph Neural Network Representation Method with Integrated Positional Encoding[J].Software Guide,2026,25(04):132-139. DOI： 10.11907/rjdk.242026.

摘要

时序知识图谱（TKG）推理旨在通过观察到的事实预测未来时间戳的事实。然而，大多数现有方法忽略了节点的规范位置信息，限制了图神经网络（GNNs）区分同构节点及图对称性等问题的能力。为此，提出一种融合位置编码的层次图神经网络（HGLS-PE）表示方法以提升节点表示能力。具体而言，为了显式关联不同时间戳的实体，首先将TKG转换成全局图，基于构建的全局图模型，从子图级别对每个时间戳内子图中并发出现的事实进行建模，以捕获其潜在的语义关系，从全局图捕获不同时间戳下实体之间的时间依赖性。此外，在子图和全局图两个层级的学习过程中，将位置编码融入节点的消息传播机制中。该方式能够有效区分不同时刻节点和关系对目标节点表示的影响，从而显著增强模型的区分能力和推理能力。在两个公开TKG数据集上进行了广泛实验，结果证明了HGLS-PE的有效性。

Abstract

Temporal Knowledge Graph （TKG） reasoning aims to predict future facts based on observed ones. However， most existing methods overlook the normalized positional information of nodes， which limits the ability of Graph Neural Networks （GNNs） to address challenges such as isomorphic nodes and graph symmetry. To tackle these issues， we propose a Hierarchical Relational Graph Neural Network with Structural and Positional Encodings （HGLS-PE） to enhance node representation. Specifically， to explicitly associate entities across different timestamps， we first convert the TKG into a global graph. The proposed model captures the semantic dependencies of concurrent facts within subgraphs at each timestamp and temporal dependencies between entities across timestamps in the global graph. Furthermore， during the learning process at both subgraph and global graph levels， positional encodings are integrated into the message-passing mechanism of nodes. This integration effectively distinguishes the influence of nodes and relations at different timestamps on the target node representation， significantly improving the model’s discriminative and reasoning capabilities. Extensive experiments conducted on two public TKG datasets demonstrate the effectiveness of HGLS-PE.

关键词

Keywords

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