知识图谱论文中模型指标MRR,MR,HITS@1,HITS@3,HITS@10的含义

知识图谱嵌入的衡量指标:MRR,MR,HITS@n 阅读详情

知识图谱论文中模型指标MRR,MR,HITS@1,HITS@3,HITS@10的含义

本文将介绍用于衡量知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)模型性能中最常用的几个指标:MRR,MR,HITS@1,HITS@3,HITS@10。

一、MRR

MRR的全称是Mean Reciprocal Ranking(排名的倒数),其中Reciprocal是指“倒数的”的意思。具体的计算方法如下:

其中S是三元组集合,|S|是三元组集合个数,rank_i是指第i个三元组的链接预测排名。该指标越大越好。例如,对于三元组(Jack,born_in,Italy),链接预测的结果可能是

s        p         o            score   rank
Jack   born_in   Ireland        0.789      1
Jack   born_in   Italy          0.753      2  *
Jack   born_in   Germany        0.695      3
Jack   born_in   China          0.456      4
Jac
KGE性能指标:MRR,MR,HITS@1,HITS@3,HITS@10 知识图谱MRR,MR,HITS@1,HITS@3,HITS@10的含义、计算方法 阅读详情

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MRR的全称是Mean Reciprocal Ranking(排名的倒数),其中Reciprocal是指“倒数的”的意思。该指标越大越好(即预测排名越靠前,倒数就越大,求和结果越大越好)。MRR=∣S∣1​∑i=1∣S∣​ranki​1​=∣S∣1​(rank1​1​+rank2​1​+⋅⋅⋅+ranki​1​)其中S是三元组集合,∣S∣是三元组集合个数,ranki。

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