تعاني رسوم الرسوم البيانية المعرفة من Sparsity والتي تتحلل من جودة التمثيلات الناتجة عن الطرق المختلفة. في حين أن هناك وفرة من المعلومات النصية في جميع أنحاء الويب والعديد من قواعد المعرفة الموجودة، فإن محاذاة المعلومات في جميع مصادر البيانات المتنوعة تظل تحديا في الأدبيات. وقد تناولت العمل السابق جزئيا هذه المشكلة عن طريق إثراء كيانات الرسم البياني المعرفي بناء على "حدوث كلمات" بجدية موجودة في كيانات الرسوم البيانية والنص الخارجي، بينما نحقق تكبير "" لينة "من خلال اقتراح إثراء الرسم البياني المعرفي وإطار التضمين اسمه الحافة. بالنظر إلى الرسم البياني المعرفي الأصلي، فإننا نقوم أولا بإنشاء رسم بياني معدني غني ولكن صاخبة يستخدم النصوص الخارجية في المستوى الدلالي والهيكل الهيكلية. لتقطير المعرفة ذات الصلة وقمع الضوضاء المقدمة، نقوم بتصميم مصطلح محاذاة رسم بياني في مساحة تضمين مشتركة بين الرسم البياني الأصلي والرسم البياني المعزز. لتعزيز التعلم التضمين في الرسم البياني المعزز، فإننا نتاجر مواصلة علاقة الموقع بالكيان المستهدف بناء على أخذ العينات السلبية. النتائج التجريبية على أربعة مجموعات بيانات قياسية تثبت متانة وفعالية الحافة في تبديد الارتباط وتصنيف العقدة.