2、图神经网络:能够学习图中的特征 表示学习:将一个节点映射为一个d维的向量,这个向量包含了这个节点的连接关系,或者时包含节点语义信息的嵌入向量。将一个复杂的数据变成d维向量(图嵌入/表示学习),将图表示成向量就是图神经网络要做的事情。 将机理知识用知识图谱表示出来,经过图神经网络生成向量,将生成的...
图神经网络:个人认为,图神经网络最直观的理解就是对于一个图结构的输入数据,由于每个节点和其邻域中的节点都具有紧密的关联,因此用图神经网络可以将每个节点的领域信息聚合起来更新当前节点的表示。但是知识图谱和传统的图网络结构最大的不同在于,知识图谱是一个多关系图数据结构,每对节点之间连接的边的类型可能是不一...
例如 network、embedding、图神经网络（GNN）等图算法。它们为图上的节点学习低维向量表示，并把学到的...
图计算、图学习、图神经网络等信息技术的快速发展，各行业数字化水平的逐步提高，企业业务环境和计算场景...
导读本次分享题目为基于知识图谱的图神经网络推理,首先会介绍知识图谱相关的背景。第二部分GNN for KG会以CompGCN为基础,介绍将图神经网络迁移到知识图谱上面的工作。第三部分主要介绍针对知识图谱所设计的GNN的结构。最后是总结和展望。 全文目录: 1. 知识图谱的背景 ...
知识图谱嵌入与图神经网络融合的理论基础 知识图谱嵌入的原理 知识图谱嵌入的目标是将图中每个实体和关系表示为低维连续向量,允许我们通过向量运算来推理图中的关系。常见的嵌入方法有TransE、DistMult、ComplEx等。 模型描述 TransE通过加法模型表示关系,即 (h + r \approx t)。DistMult使用双线性模型捕捉实体和关系之...
图2 基于图神经网络的关系抽取 实体对齐 实体对齐是将从知识图谱中学习到的描述同一目标的实体或概念进行合并,再将合并后的实体集与开放链接数据中抽取的实体进行合并,旨在融合多个知识图谱形成一个更完整的知识图谱。由于图神经网络具有识别同构子图的能力[24],而可对齐的实体对周围通常有相似的邻居,即具有一定的同构...
四、图计算研究趋势 1、图神经网络 近年来,人们对深度学习方法在图数据上的应用越来越感兴趣,图神经网络也因此诞生并逐渐成为研究人员关注的热点。图神经网络是指使用神经网络来学习图结构数据,提取和发掘图结构数据中的特征和模式,满足聚类、分类、预测、分割等图学习任务需求的算法总称。图数据 正在变得越来越普遍、...
知识图谱本身是一种图结构数据,采用图构建知识和数据之间的关联,应用图神经网络技术,有望结合知识和数据,实现更好的可解释和可信人工智能技术。本文将介绍基于图神经网络的知识图谱学习与计算以及基于图神经网络融合知识图谱信息的应用的研究进展。 1 知识图谱与图神经网络 ...
基于卷积定理的图神经网络模型 由于图数据结构的复杂性(比如幂率度分布等),在将图像领域的卷积神经网络迁移到图数据的过程中,无法直接在节点域中定义卷积算子。为此,基于卷积定理的图神经网络模型借助于卷积定理,从谱域定义了图上的卷积神经网络。 卷积定理指出,信号卷积的傅里叶变换等价于信号傅里叶变换的乘积。以...