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,将生成的向...
近年来,图神经网络(Graph Neural Network, GNN)技术迅速发展。GNN通过消息传递机制在图结构数据中传播和聚合信息,可以捕捉到图中深层次的结构信息。将图神经网络与知识图谱嵌入技术结合起来,能够有效提升知识图谱中的关系推理能力,尤其在处理稀疏或复杂的图结构时具有显著优势。 知识图谱嵌入与图神经网络融合的理论基础 ...
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 2. GNN for KG 3. KG for GNN 4. 总结与...
从图的角度来说,知识图谱是一个有向图,包含多种复杂关系,因此可以从多源异质的角度去利用图结构进行建模。 4. 知识图谱的训练框架 如果给定了如图所示的一个知识图谱,那么已知的图上每一个边我们都把它认为是一个正样本,然后我们会去采样一些负样本,获得了正负样本之后可以进行建模以获得正负样本的打分,最后通过打...
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、...
基于这种数据结构,图神经网络是一种深度学习模型,适用于处理具有复杂连接模式的数据,如社交网络、分子结构、知识图谱等。图神经网络原理图神经网络的结构可以看作是一个计算图,由多个节点和边组成。每个节点表示一个神经元,而边则表示神经元之间的连接。在图神经网络中,每个节点都具有一定的计算能力,可以对接收到的...
五、图神经网络在知识图谱补全中的优化方法 虽然图神经网络在知识图谱补全中表现出了出色的性能，但其训练和应用过程中也存在问题：5.1数据稀疏性：大量的实体之间缺失关系，导致数据稀疏性增加，影响模型的泛化性能。5.2数据异质性：知识图谱中的实体具有多种属性，不同类型的实体需要不同嵌入表示方式。5.3计算效率...
首先是对于阅读的总结,收集了最近的知识图谱在推荐中的应用,简单分类,先从知识图谱和图神经网络的融合开始.把对于论文的一些总结写在最开始: 动机 1.传统的推荐系统只是将用户的行为作为独立的实例来进行训练模型,但是实体之间是存在很多的高阶的关系的,为了捕获这些高阶的关系,考虑将知识图谱和 用户-项目图进行融合...
基于神经网络的事件抽取模型:DMCNN 知识图谱的推理 常见知识图谱推理方法分类 图表示学习 GNN主要通过聚合节点周围的局部子图来定义节点的邻居信息,进而更新当前节点的表示,比如右下角节点A,其邻居节点包括B、C、D,对它们进行聚合操作。 随机游走 同构图算法 ...
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...