知识图谱嵌入技术可以有效捕捉到实体与关系之间的几何关系,但在处理高阶关系或复杂的图结构时仍然有局限性。而图神经网络通过聚合节点的邻域信息,可以补充知识图谱嵌入模型在结构信息捕捉上的不足。通过将两者结合,我们可以利用图神经网络来学习更丰富的实体表示,并通过知识图谱嵌入完成高效的关系推理。 深度融合方法 图神...
根据不同的任务创建不同的知识图谱。业务与算法相比,业务占较大比重。 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。
在跨语言知识图谱对齐任务中,研究利用图神经网络(GNN)学习实体表示,成功应用于不同语言知识图谱的实体对齐。通过结合结构信息和属性信息的双向特征向量模型,确保等价实体在不同图谱中的相似性。该方法通过两个独立的GNN网络处理不同语言的知识图谱,并共享部分权重以提高对齐效果。2⃣ 关系预测🔍 研究设计了结合注意力...
例如,在推荐系统中,我们可以通过图神经网络建立用户与物品之间的复杂关系,从而准确预测用户的兴趣爱好;在金融风控领域,我们可以通过图神经网络建立复杂的网络关系,从而更好地评估信贷风险;在智能交通领域,我们可以通过图神经网络建立道路网、车辆轨迹等复杂关系,从而进行智能交通管控。知识图谱知识图谱是一种以图结构表示知...
ConvE是一种基于卷积神经网络的知识图谱表示学习模型。它通过将实体和关系投影到二维空间上,利用卷积操作来进行关系推理。 4. Graph Embedding模型 除了上述基于规则的表示学习模型,还有一类基于图嵌入的方法。这类模型利用图结构的拓扑信息和节点的属性特征,学习到更加丰富和可靠的表示。 四、图神经网络与知识图谱表示学...
在大型语言模型(LLMs)相关的人工智能突破中,图神经网络(GNNs)与LLMs的融合已成为一个极具前景的研究方向。这两类模型的结合展现出显著的互补性,能够协同增强LLMs的推理能力和上下文理解能力。通过从知识图谱(KGs)存储的海量信息中进行智能化检索,该结合能够生成准确且不含幻觉的答案。
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...
为解决上述局限性,林轩等人提出了一种端到端的框架,即基于知识图谱的图神经网络(KGNN),以解决DDI预测问题。该框架可通过在KG中挖掘相关联的关系,来有效地捕获药物及其潜在的邻域实体信息。为了提取KG中的高阶结构和语义关系,对KG中每个实体的邻域进行学习,作为它们的局部感知域,然后将邻域信息与来自当前实体表示的偏...
近日,爱分析在北京举办了2020爱分析·中国人工智能高峰论坛,融慧金科AI Lab负责人张凯博士进行了题为《知识图谱与图神经网络模型在金融科技的应用》的主题演讲。 张凯博士提出,在过去五年以及未来五年内,图神经网络将会有良好的发展趋势。而图神经算法在反欺诈、反洗钱和金融风控底层能力建设的应用能够有效提升模型效果。
近几年来,人工智能技术得到了飞速发展,其进展突出体现在以知识图谱(Knowledge Graph)为代表的知识工程和以图神经网络(Graph Neural NetWorks, GNN)为代表的深度学习等相关领域。融合知识图谱与图神经网络已然成为研究人员进一步完善知识图谱学习与提升图神经网络模型推理能力的重要技术思路。