知识图谱表示学习中常常提到的一个概念就是三元组（头实体，关系，尾实体），但网络表示学习中没有这个...
就是把Trans思想用于网络表示；而我记得也有一些工作将Random Walk思想用于知识图谱。
探索网络表示学习和知识图谱表示学习之间的联系，我们发现它们的起源有着共同的启发源泉——word2vec。TransE和DeepWalk方法的流行，正是基于此。TransE借鉴了word2vec自动发现隐含关系的能力，特别关注实体间的明确联系；而DeepWalk则汲取了word2vec处理文本序列、预测中心词上下文的技巧。两者的目标一致，即为...
特征学习或表示学习是一类学习特征的技术：在机器学习中对数据进行高效的挖掘所使用的的变换；这里的表示...
首先说一下，知识图谱到底是什么呢？在我理解，其是一个有别于传统数据库的新型数据库。一般关系型数据...
这是比较直观的解释，同时网络表示比较注重在嵌入式空间中保留网络的拓扑结构信息，知识图谱的表示在保留...
就是把Trans思想用于网络表示；而我记得也有一些工作将Random Walk思想用于知识图谱。
直白一点说，链接预测或三元组分类并不算知识图谱很重要的应用，或者说不应该是知识图谱研究领域长期追求...
包括KG方面 SongFGH/awesome-multimodal-mlgithub.com/SongFGH/awesome-multimodal-ml ...
主要用于自然语言理解领域。知识图谱，也是用图表示知识的一种方法，它借鉴了语义网络的一些思想。