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翻译【RE-GCN_2021.04】基于进化表示学习的时态知识图谱推理

预测不完整 KG 缺失事实的知识图谱推理已得到广泛探索。然而，预测未来事实的 Temporal KG (TKG) 推理仍远未解决。预测未来事实的关键是要透彻了解历史事实。 TKG 实际上是对应于不同时间戳的一系列 KG，其中每个 KG 中的所有并发事实都表现出结构依赖性，并且时间上相邻的事实携带信息序列模式。为了有效且高效地捕获这些属性，我们提出了一种基于图形卷积网络 (GCN) 的新型循环进化网络，称为 RE-GCN，它通过对 KG 序列进行循环建模来学习每个时间戳的实体和关系的进化表示。具体来说，对

2022-11-28 10:43:40 3040

翻译【CompGCN】基于组合的多关系图卷积网络

图卷积网络 (GCN) 最近被证明在对图结构数据建模方面非常成功。然而，主要关注点是处理简单的无向图。多关系图是一种更普遍和普遍的图形式，其中每条边都有一个标签和与之相关的方向。大多数现有的处理此类图的方法都存在过度参数化的问题，并且仅限于学习节点的表示。在本文中，我们提出了 CompGCN，这是一种新颖的图卷积框架，它将节点和关系共同嵌入关系图中。CompGCN 利用知识图嵌入技术中的各种实体关系组合操作，并随着关系的数量进行扩展。它还推广了几种现有的多关系 GCN 方法。

2022-11-21 22:04:53 1902

翻译【2018-TTransE】知识图谱中的有效性时间

知识图谱（KGs）是在Web上表示知识的一种流行方法，通常以节点/边标记的有向图形式表示。我们考虑时序知识图谱，其中边缘进一步用时间间隔标注，反映了实体之间的关系在何时保持。在本文中，我们着重于预测未注释边缘的时间效度。我们将这个问题作为关系嵌入的一种变化来引入。我们采用了现有的方法，并探讨了在学习过程中重要的例子选择和边信息的合并。我们详细的介绍了我们的实验评估。计算方法，时间推理；监督学习；关键词：时序知识图谱，因式分解机。

2022-11-21 16:57:21 1483

原创知识图谱嵌入模型代码梳理

以下内容不分先后，是我自己学到哪里就记到哪里，有的我不懒的话就自己写，懒得话就直接贴我看的博文链接，不定时更新。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

2022-11-19 22:37:37 636

原创【配置服务器】PyTorch环境搭建，torch_sparse扩展库的安装问题

提示：本来是想只装一下torch_sparse结果试了好几次都是报错，究其原因原来是torch版本更新要与之一一对应，是一个作者写的在torch的基础上增加了好几个扩展库，他们反复调用，相互依赖。需要根据自己电脑系统和anaconda环境来下载对应的版本，一定要看仔细了！！！相应版本截图推荐一个学生党福利，autodl这个服务器对学生党友好。1、注册之后，先去简单看一下他的帮助文档，做个初步了解，这里就不再赘述了。2、选择适合自己的服务器之后，在我的实例里开机先在更多的菜单栏选择无卡模式开机，

2022-11-07 21:37:46 2837

翻译【TA-DistMult】用于时序知识图谱补全的学习序列编码器-2018

知识图谱中链接预测的研究主要集中在静态多关系数据上。在这项工作中，我们考虑时序知识图谱，其中实体之间的关系可能只保持在一个时间间隔或一个特定的时间点上。与之前在静态知识图谱上的工作一致，我们提出通过学习潜在实体和关系类型表示来解决这个问题。为了整合时间信息，我们利用RNN来学习关系类型的时间感知表示，这可以与现有的潜在因子分界方法一起使用。所提出的方法被证明对现实世界中的共同挑战：时间表达式的稀疏性和异质性。实验表明了我们的方法在四个时序知识图谱上的好处。这些数据集在一个BSD-3的许可下是可用的。

2022-11-03 17:21:35 1144

翻译【2016-t-TransE】时间感知链路预测的时间信息编码

大多数现有的知识库（KB）嵌入方法只从时间未知的事实三元组中学习，而忽略了知识库中的时间信息。在本文中，我们提出了一种新的基于时间感知的知识库嵌入方法。具体地说，我们使用时间顺序约束来建模时间敏感关系之间的转换，并强制嵌入在时间上一致并更加准确。我们在链接预测和三元组分类这两个任务中证实评估了我们的方法。实验结果表明，我们的方法在两个任务上始终优于其他基线模型。本文在三元组的基础上添加了时间维度，形成四元组(h ,r, t, τ)，表示(h ,r, t)这个事实在时间间隔或时间点τ时有效。

2022-11-01 17:00:43 1510

原创【OpenCV简介与图像处理基础】

OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。在本文中，将介绍 OpenCV 库，包括它的主要模块和典型应用场景1. OpenCV安装执行以下命令安装opencv-python库（核心库）和opencv-contrib-python库（贡献库）。注意：命令拷贝后要合成一行执行，中间不要换行。....

2022-08-10 22:13:19 649

原创【TensorFlow学习手册】

TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1] 。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 [1-2] 。...

2022-08-10 17:50:19 284

翻译知识图谱论文梳理【TransR：用于知识图完成的学习实体和关系嵌入】

知识图谱论文梳理【 HyTE：基于超平面的时序知识图谱】知识图谱论文梳理【 TransE：】知识图谱论文梳理【 TransH：】知识图谱论文梳理【 TransR：】知识图谱论文梳理【 TransD：】知识图谱论文梳理【 TransA：】知识图谱论文梳理【 TransG：】知识图谱论文梳理【 Transparse：】知识图谱论文梳理【 TransA+：】Knowledge graph completion aims to perform link prediction between enti

2022-06-24 11:50:16 1457

原创【MacOS系统安装Neo4j及JDK配置】

Mac下安装软件之neo4j1、官网下载社区版neo4j,点击这里 2、解压后打开终端，cd到解压的文件夹的bin目录下，输入./neo4j start3、这样就是成功启动了（我用的Mac的zsh，至于什么是zsh不重要，）4、进入http://localhost:7474/5、如果想要退出，cd到解压的文件夹的bin目录下，输入./neo4j stop即可上面的没能成功启动Neo4j 根据出现的错误依次选择性修改终端窗口输入下面👇🏻命令配置环境变量在vim编辑模式下，输入i 命令，窗..

2022-06-19 16:41:32 3607

翻译知识图谱论文梳理【 HyTE：基于超平面的时序知识图谱】

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2022-06-11 16:25:53 1052

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