10、知识图谱嵌入学习新策略与链接文档化：推动推荐与数据集成发展

知识图谱嵌入学习新策略与链接文档化：推动推荐与数据集成发展

在当今数字化信息爆炸的时代，知识图谱嵌入学习和数据集成在各个领域都发挥着至关重要的作用。知识图谱嵌入学习能够帮助我们更好地理解和处理复杂的知识关系，而数据集成则是整合不同数据源，实现信息共享和协同工作的关键。本文将深入探讨知识图谱嵌入学习的新策略以及链接文档化的重要性和实现方法。

知识图谱嵌入学习新策略在推荐任务中的应用

在推荐任务中，我们通常将其视为知识图谱上单一目标关系的链接预测任务。为了实现这一目标，我们采用了知识图谱嵌入模型，并通过三种训练策略来评估其性能。

• 训练策略介绍
  • 基线策略 ：在整个知识图谱上训练模型，为后续的比较提供基础。
  • 两种专业化策略 ：这两种策略通过聚焦目标关系来优化预训练的嵌入模型，它们的区别在于负采样方法。
• 评估指标
  • Hits@K ：这是常用的评估指标，用于衡量模型预测的准确性。
  • Sem@K ：这是我们引入的新的面向语义的指标，它反映了排名靠前的候选实体的语义有效性。

不同负采样策略的比较

在负采样策略方面，我们重点研究了S - TCNS和S - RNS两种策略。