知识图谱与异构图神经网络（7）--2

已于 2024-09-18 10:24:10 修改
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分类专栏： 图神经网络 文章标签： 知识图谱 神经网络 人工智能
于 2024-09-18 10:23:16 首次发布
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1.知识图谱上的图神经网络

在前面写的笔记中，几乎所有早期的知识图谱嵌入的经典方法都是在对每个三元组打分，在实体和关系的表示中并没有完全考虑到整幅图的结构。早期图神经网络的方法在知识图谱嵌入中并没有被重视，主要由于：

(1)早期的图神经网络更多是具有同种类型节点和边的同构图，对知识图谱 这样的异构图关注较少。

(2)早期的图神经网络复杂度较高，很难扩展到知识图谱这种大规模图上。

1.1 关系图卷积网络

        关系图卷积网络是一个基于信息传递的异构图神经网络。在之前的章节中也提到过，它本质上是对图卷积网络模型的一个扩展，在图卷积网络的基础上加入了边的信息，因此也可以被用来学习知识图谱中的实体嵌入。给定节点状态{_h{i}}^{l}和它的邻接节点集{_N{i}}^{r}( 其中r表示边上的关系),节点的表示更新为：

其中，Ci,r=|{_N{i}}^{r}| 是一个用来正则化的系数。关系图卷积网络的节点更新过程，对于每个节点vi，它把周围所有与之相连的关系r(

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