知识超图（knowledge hypergraph,KHG）是一种超图结构的知识图谱。知识超图链接预测是基于已知的实体和关系来预测缺失的实体或关系，具有重要的意义和价值。然而，现有基于神经网络的知识超图链接预测方法，只关注关系事实局部的语义特征，缺乏对关系事实之间关联特征的表示学习。针对以上问题，提出了一种基于图注意力网络与卷积神经网络的链接预测方法（knowledge prediction based on GAT and convolutional neural network,HPGC）。一方面，采用改进的卷积网络（convolutional neural network,CNN）提取知识超图中节点实体表示的局部特征；另一方面，使用改进的GAT对节点和关系进行注意力建模，捕获节点之间的全局特征关系，并将两者进行融合，从而获取关系事实更全面的邻域结构，丰富超图关系事实的语义表示。此外，针对HPGC的GAT层输出矢量问题，引入多层感知机（multilayer perceptron,MLP）和正则化技术，提高模型训练的泛化能力。真实数据集上的大量实验结果验证了所提出方法的预测性能均优于基线方法。
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