Advertisement

KGE：用于链接预测的知识图嵌入

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
KGE是一种先进的知识图谱技术，专注于通过链接预测来完善和扩展现有的知识库。此方法利用深度学习模型在大规模数据集上进行训练，以捕捉实体间复杂的关系模式并预测潜在的连接，从而增强人工智能系统的推理能力。 凯格知识图嵌入（KGE）库是与统计关系学习（SRL）相关的最新技术的一种实现方法，用于解决链接预测问题。这些技术将大型知识图的结构映射到能够预测新三元组中缺失关系的模型上。此代码实现了多种技术，包括TransE、DistMult、RESCAL和ComplEx。 该系统是在Python 2.7环境中开发的，并且依赖于rdflib、downhill 和 theano 等软件包。安装这些依赖项的方法是：使用pip命令进行安装： ``` pip install rdflib downhill theano ``` 最简单的方式生成并评估模型，可以通过调用run.py脚本来实现。参数包括model（可选技术）、data（数据集的完整路径），k（嵌入向量维度）以及epoch (历元执行次数) 和 folds(用于K折交叉验证中的折叠数量)。 使用这些工具来运行KGE技术的方法是： ``` python run.py ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • KGE：用于链接预测的知识图嵌入
    优质
    KGE是一种先进的知识图谱技术，专注于通过链接预测来完善和扩展现有的知识库。此方法利用深度学习模型在大规模数据集上进行训练，以捕捉实体间复杂的关系模式并预测潜在的连接，从而增强人工智能系统的推理能力。 凯格知识图嵌入（KGE）库是与统计关系学习（SRL）相关的最新技术的一种实现方法，用于解决链接预测问题。这些技术将大型知识图的结构映射到能够预测新三元组中缺失关系的模型上。此代码实现了多种技术，包括TransE、DistMult、RESCAL和ComplEx。 该系统是在Python 2.7环境中开发的，并且依赖于rdflib、downhill 和 theano 等软件包。安装这些依赖项的方法是：使用pip命令进行安装： ``` pip install rdflib downhill theano ``` 最简单的方式生成并评估模型，可以通过调用run.py脚本来实现。参数包括model（可选技术）、data（数据集的完整路径），k（嵌入向量维度）以及epoch (历元执行次数) 和 folds(用于K折交叉验证中的折叠数量)。 使用这些工具来运行KGE技术的方法是： ``` python run.py ```
     
  • 基于知识图谱嵌入的链接预测综述
    优质
    本文为读者提供了关于知识图谱中链接预测方法的全面回顾，重点介绍了基于知识图谱嵌入技术的进展，并分析了当前研究趋势与未来挑战。 知识图谱是一种结构化的信息表示方式，它通过图形化的方式对现实世界的知识进行建模。在知识图谱中，节点通常代表各种实体（如人、地点），边则表示这些实体之间的关系，而标签用来定义这些关系的类型。这种模型能够清晰展示实体间的相互联系和属性。 链接预测是知识图谱领域中的一个重要任务，其目标在于预测知识图谱中存在的缺失信息或事实，即推测出可能存在的实体间的关系。这项技术的核心价值在于解决知识图谱不完整的问题，并帮助构建更加准确、全面反映现实世界复杂关系的知识图谱。 在进行链接预测时，基于知识图谱嵌入的方法近年来取得了显著进展。这些方法通过将实体和它们之间的关系转化为低维向量空间中的表示形式来实现目标，使得具有相似属性或特征的实体在这个空间中相互接近。利用机器学习尤其是深度学习技术，可以训练得到这样的向量表达，并在预测阶段依据计算出的向量间距离来进行链接预测。 尽管已经提出了多种不同的链接预测方法（包括基于规则的方法和模型驱动的方法），但基于嵌入的技术因其在一些基准测试中的优异表现而备受关注。然而，目前对于这些技术中各种设计选择的影响研究还不够充分，并且现有的评估标准可能过于偏向某些特定实体的特性分析，忽略了知识图谱整体结构的重要性。 为了填补这一空白，在这项新的研究工作中，研究人员对16种最先进的基于嵌入的方法进行了全面比较和实验性评价。他们不仅考虑了传统的规则基线方法，还提供了详细的基准测试结果来评估各种技术的有效性和效率。通过这样的深入分析与对比，该研究旨在为知识图谱的链接预测领域提供一个更为全面的研究参考。 在工业界和学术界的广泛应用中，知识图谱作为一种组织信息的方式发挥着重要作用；而作为解决其不完整性问题的关键手段之一，链接预测正逐渐成为这一领域的热点。尽管基于嵌入的方法因其实验中的出色表现备受青睐，但研究者们也指出了该领域的一些不足之处：例如缺乏对设计选择影响的充分探讨以及评估方法可能存在偏差的问题。通过进一步的研究与分析，研究人员可以更深入地理解各种链接预测技术的优点和局限性，并推动相关领域的持续进步。
     
  • Contrastive KGE: 对比学习在知识图谱嵌入中的应用
    优质
    本研究探讨了对比学习方法在知识图谱嵌入(KGE)领域的创新应用，通过增强模型对负样本的区分能力，显著提升了知识表示的质量与准确性。 pytorch-metric-learning 0.9.90 是一个用于度量学习的 PyTorch 库。该库提供了多种损失函数、数据加载器和其他工具来简化深度度量学习任务的实现。它支持自定义嵌入层和采样策略，使得研究人员可以根据具体需求灵活地进行实验。
     
  • FB15K-OWE中的知识图谱链接预测与关系预测数据集
    优质
    简介：FB15K-OWE是用于评估知识图谱中链接预测和关系预测性能的数据集，基于Freebase构建，增加了观察不到的工作实体及其关系。 开放域知识图谱数据集是在FB15K的基础上构建的，并添加了实体描述信息。
     
  • KGE-HAKE: 学习层次感知知识图谱的代码...
    优质
    KGE-HAKE是一种创新的知识图谱嵌入模型，专为学习层次化感知结构设计，旨在提高复杂关系推理和实体预测的准确性。 HAKE：层次结构感知知识图嵌入是用于链接预测的代码，旨在学习具有层次感知的知识图嵌入。作者为张占秋、蔡建宇、张永东及王杰。 在WN18RR, FB15k-237和YAGO3-10数据集上，HAKE与基线模型ModE的结果如下： 对于WN18RR： - 模式：最低收益率HITS @ 1为0.472、HITS @ 3为0.427、HITS @ 10为0.564 - HAKE：最低收益率HITS @ 1为0.496±0.001，HITS @ 3为0.452，HITS @ 10为0.582 对于FB15k-237： - 模式：最低收益率HITS @ 1为0.341、HITS @ 3为0.244、HITS @ 10为0.534 - HAKE：最低收益率HITS @ 1为0.346±0.001，HITS @ 3为0.250，HITS @ 10为0.542 对于YAGO3-10： - 模式和HAKE的详细数据未在给定信息中列出。
     
  • 嵌入式知识图谱Wiki
    优质
    嵌入式知识图谱Wiki是一款专为技术开发者和研究人员打造的知识管理工具。它集成了丰富的嵌入式系统相关资料与信息，支持用户便捷地创建、编辑与分享内容，旨在构建一个开放、互动的学习交流平台。 嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiKi嵌入式知识图谱WiK
     
  • GCN_链接预测：基于PyTorch的GCN链接预测方法
    优质
    本项目采用PyTorch实现了一种基于图卷积网络（GCN）的链接预测方法。通过分析节点特征与结构信息，有效提升了复杂网络中潜在连接关系的预测精度。 该项目旨在使用PyTorch上的GCN模型进行专利CPC节点的链接预测。为了实现这一目标，采用了Kipf提出的通用GCN架构，并从移动支付行业爬取相关专利数据，在Google专利高级搜索中通过关键词“移动支付”获取专利号。 利用获得的专利号检索所有相关信息后，构建了邻接矩阵和特征矩阵，然后删除不必要的链接并将数据划分为训练集与验证集。接着，通过对GCN图层进行操作来生成新的节点特征，并计算各节点对之间的相似度。通过最小化带有标签信息的损失函数并更新权重的方式完成模型训练。 项目执行时使用以下命令： - `python crawling.py` - `python removelinks.py` - `python features.py` - `python train.py` 最佳训练轮次为44至46。参考文献包括kenyonke/LinkPredictionGCN和tkipf/pygcn。
     
  • 关于知识图谱嵌入技术的研究综述
    优质
    本研究综述全面回顾了知识图谱嵌入技术的发展历程、核心方法及最新进展，分析了该领域的主要挑战与未来趋势。 知识图谱（KG）是一种使用图形模型来描述知识并展示事物之间关联关系的技术。作为广泛采用的知识表示方法之一，知识图谱嵌入（KGE）的主要思想是将实体及其在知识图谱中的关系映射到连续的向量空间中，以简化操作的同时保留原有结构特征。
     
  • 关于知识图谱中图嵌入学习的研究进展
    优质
    本文综述了知识图谱中的图嵌入学习领域的最新研究进展，探讨了其核心方法、应用场景及未来发展方向。 知识图谱是现代信息处理领域的重要工具，在搜索引擎、智能问答系统及推荐服务等多个应用场景中发挥着关键作用。它以三元组（头实体，关系，尾实体）的形式存储丰富且结构化的数据，并随着应用领域的不断扩大，如何高效利用这些资源成为研究热点。 图嵌入学习正是为解决这一挑战而提出的方法之一。其核心目标是将知识图谱中的各种元素转换成低维度的密集向量表示形式，从而更好地捕捉和衡量实体与关系之间的关联性及语义特征。实现这一点通常涉及两个主要任务：一是通过模型训练来获得高质量的嵌入表示；二是利用这些表示进行链接预测或完成其他下游应用。 图嵌入学习根据不同的设计理念和技术路径可以大致分为以下几类： 1. **基于转移思想的方法**，例如TransE、TransH和TransR等。这类方法的核心在于构建实体与关系之间的几何关联性来实现有效的嵌入。 2. **张量分解模型**，如Rescal、DistMult及ComplEx等。这些技术通过多维矩阵运算同时学习实体和关系的表示，并假设各种形式的关系操作可以更好地捕捉一元或二元特征。 3. **基于深度神经网络的方法**，包括NTN（Neural Tensor Network）与ALEX（Attentive Log-linear Model）。这类方法利用复杂的深层架构来模拟实体间交互模式，通过引入注意力机制等技术提升表示的准确性。 4. **图神经网络模型**，如GraphSAGE和GAT（Graph Attention Networks），则采用了迭代消息传递框架更新节点嵌入状态，能够更全面地捕捉图形结构信息。 5. **结合额外上下文或类型信息的方法**，例如KGE+Contextual及R-GCN。这些方法通过引入更多辅助数据来改进模型性能。 每种类型的图嵌入学习都有其特定的优点和限制条件，在选择适合具体应用场景的算法时需要仔细权衡。尽管近年来取得了显著进展，但该领域仍面临一些挑战，如大规模知识库的有效处理、稀疏关系建模以及冷启动问题等。未来的研究可能会集中在改进现有模型以提高预测准确性、开发适应复杂图结构的新策略上，并探索如何将强化学习或迁移学习技术融入其中来进一步增强效果。 总之，图嵌入学习是理解和应用知识图谱的关键步骤之一，它为构建更加智能和灵活的知识管理系统提供了强大的支持。随着研究的深入发展，我们有望见到更多创新性解决方案应用于实际场景中。
     
  • MATLAB神经网络预测代码-SEAL：利用子图、嵌入与链接预测学习属性的SEAL方法。“M.Zhang，Y.Chen，基于图形神经网络...
    优质
    本文介绍了一种名为SEAL的方法，用于通过子图、嵌入和链接预测来学习属性，并应用于MATLAB中的神经网络预测。该方法利用了图形神经网络技术，由M.Zhang和Y.Chen提出。 SEAL是一种新颖的框架，用于将链接预测问题系统地转化为子图分类任务。对于每个目标链接，该方法提取其h跳封闭子图A，并构建节点信息矩阵X（包含结构化节点标签、潜在嵌入及显式属性）。然后，SEAL将(A, X)输入到图形神经网络(GNN)中以对链接的存在与否进行分类。通过这种方式，模型能够同时从图的结构性特征和潜在或显式的特征中学得知识来进行预测。 该方法已经在MATLAB与Python语言实现了版本，并在论文《基于图神经网络的链接预测》（M. Zhang & Y. Chen, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS-18)）中得到了详细描述。实验结果使用了MATLAB版，同时包含了其他基准方法的评估代码。 相比之下，Python软件因其更高的灵活性和可扩展性而更具优势。此外，在PyTorchGeometric框架下也有SEAL的一个实现版本，并且能够在开放图基准（OGB）数据集上进行测试。该实现还支持诸如Cora与CiteSeer这样的Planetoid数据集以及自定义的Pytorch环境使用。