粗略地计算一下,如果节点数为N,关系有R种,那么单个关系的GCN参数量为N \times N,所有关系的GCN参数量为R \times N \times N,而大规模的关系图谱往往有很多种关系,按上述等式 1.3 计算的模型参数量会随着关系的增多而变得特别大,且模型容易对罕见的边过拟合,如何减少模型参数量并缓解过拟合呢?R-GCN提出了两...
大多数知识图谱是不完整的,有很多实体间在实际中存在的关系被没有存在于知识图谱中,于是如何补全这些关系是一个重要任务,这个任务被正式地称为链路预测(link prediction)。R-GCN在这个任务上取得了很不错的结果,此外论文还将R-GCN在实体分类(entity classification)任务中进行应用。
小结:整体而言,这个模型比较简单,论文体量也比较小,但还是算比较经典的,算是用卷积做 KGE 的最简单的模型了(ConvE 已经不算是最简单的了)。 R-GCN paper:Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks 这篇文章是荷兰阿姆斯特丹大学的 Michael Schlichtkrull 发表在 ESWC(CCF-C) 2018 上的工作,文章...
链接预测模型的架构图如下所示: Experiments 简单看一下实验。 首先是实体分类的准确性: 其次是链接预测的准确性: 在数据集 FB15k-237 数据集上的表现: 考虑MRR 评分标准,不同度下的模型表现: Conclusion 总结:R-GCN 构建了一个编码器,并通过接入不同的层完成不同的建模问题,如接入 Softmax 层进行实体分类,...
R-GCN作为GCN的后续工作,其最主要的贡献就是将GCN引入到了多关系异质图中,也就是说R-GCN在对节点特征进行更新时可以考虑到不同类型边上节点的特征。 1. 关系图卷积网络 术语定义:网络 G=(V,E,R) ,其中节点 vi∈V ,边 (vi,r,vj)∈E ,其中 ...
在论文链路预测任务中,R-GCN的模型框架如下图所示: @2x"> 在encoder部分,模型的主要贡献是给顶点进行编码,将顶点转化为embedding vector。在decoder部分,模型使用一个打分函数score function,对多个正负样本$(e_s, r, e_o)$进行打分,然后评估正样本在所有样本打分结果排序中的位置,如果大多数正样本排名比较靠前...
关系图卷积神经网络(relational-graph convolutional network, R-GCN),它通过链接预测和实体分类等任务对非对称关系进行建模,从而显著的提高了模型的性能。 岭回归算法 回归分析方法是利用数理统计方法分析数据,建立自变量和因变量间的回归模型,用于预测因变量变化的分析方法。其中比较经典的是HoerI和Kennard提出的岭回归算...
推荐系统之图神经网络推荐算法:RelationalGraphConvolutionalNetworks(R-GCN):图神经网络基础理论 1图神经网络基础理论 1.1图神经网络简介 图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)是一种处理图结构数据的神经网络模型。在推荐系统中,用户和物品之间的关系可以被建模为图,其中用户和物品是图中的节点,而它们之间的交互(如点击...
毕设有救了!2024论文创新点【异构图神经网络】从R-GCN到HetG,原理详解+项目实战,计算机博士半小时带你吃透HetGNN!机器学习/深度学习/计算机视觉共计5条视频,包括:1.异构图神经网络、2.GCN基本模型概述、3.图卷积的基本计算方法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
首先,目前的 GCN 可以视为一个简单可微的消息传递框架的特殊情况: 其中, 表示隐藏层 l 的节点 ; 表示消息传入; 表示激活函数。 写的具体一点的话 就是那个经典的 GCN。基于这个模型作者定了一个简单的前向传播模型: 其中, 表示节点 i 在关系 r 下的邻居节点的集合; 是一个标准化常量,可以实现指定也可以学...