现有的知识图谱链路预测方法在学习语义信息的过程中大多只关注单个三元组中头实体h、关系r和尾实体t之间的语义关系,没有考虑不同三元组中相关实体和实体关系之间的联系.针对此问题,本文提出了DeepE_CL模型.首先,通过DeepE模型学习相关三元组的语义信息和具有相同实体关系对的实体或具有相同实体的实体关系对的语义信息.其次,利用提取的相关三元组语义信息计算相应的评分函数和交叉熵损失,并采用对比学习模型对提取的具有相同实体关系对的实体或具有相同实体的实体关系对的语义信息进行优化,从而实现对相关三元组缺失信息的预测.本文在　4　个常见的数据集上进行验证,运用MR、MRR、Hit@1　和Hit@10　这　4　个评价指标对所提方法和其他基线模型进行对比,实验结果表明DeepE_CL模型在所有指标上都取得了最好的结果.为了进一步验证模型的实用性,本文还将模型应用到了　1　个真实的中成药数据集,实验结果显示DeepE_CL模型比DeepE模型在MR指标上降低了18,在MRR、Hit@1指标上分别提升了0.8%、1.1%,在Hit@10指标上维持不变.实验证明了引入对比学习模型的DeepE_CL模型在提升知识图谱链路预测性能方面的有效性.