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基于翻译模型的异质重边信息网络链路预测研究
被引量：
1
1
作者
郑建兴
李沁文
+1 位作者
王素格
李德玉
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期541-548,共8页
在异质信息网络中,异质节点对象之间具有多元关系,形成异质重边信息网络.知识图谱表示旨在将实体和关系在低维的向量空间进行嵌入,可以用来学习异质重边信息网络中实体间的多元关系.首先通过注意力机制对异质重边信息网络中的多元关系...
在异质信息网络中,异质节点对象之间具有多元关系,形成异质重边信息网络.知识图谱表示旨在将实体和关系在低维的向量空间进行嵌入,可以用来学习异质重边信息网络中实体间的多元关系.首先通过注意力机制对异质重边信息网络中的多元关系进行融合表示,进而将异质节点的类型信息进行多元关系融合空间的映射,在多元关系融合空间上提出基于翻译的异质重边嵌入模型,用以学习异质节点之间的链路关系.最后,在MovieLens100k电影数据集上进行了异质节点多元关系的链路预测实验.实验结果表明,在异质重边信息网络中,基于改进的翻译模型在实体间链路预测性能方面要优于传统的知识表示方法,可以有效地提升链路预测的精度.
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关键词
异质重边信息网路
链
路
预测
翻译模型
表示学习
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职称材料
题名
基于翻译模型的异质重边信息网络链路预测研究
被引量：
1
1
作者
郑建兴
李沁文
王素格
李德玉
机构
山西大学计算机与信息技术学院
计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期541-548,共8页
基金
国家自然科学基金(61632011,61603229,61672331,61573231,61906112)
山西省重点研发计划(国际科技合作)(201803D421024,201903D421041)
+2 种基金
山西省自然科学基金(201901D211174,201901D111032)
山西省高等学校科技创新项目(2020L0001,2019L0008)
山西省软科学研究一般项目(2018041015‐3)。
文摘
在异质信息网络中,异质节点对象之间具有多元关系,形成异质重边信息网络.知识图谱表示旨在将实体和关系在低维的向量空间进行嵌入,可以用来学习异质重边信息网络中实体间的多元关系.首先通过注意力机制对异质重边信息网络中的多元关系进行融合表示,进而将异质节点的类型信息进行多元关系融合空间的映射,在多元关系融合空间上提出基于翻译的异质重边嵌入模型,用以学习异质节点之间的链路关系.最后,在MovieLens100k电影数据集上进行了异质节点多元关系的链路预测实验.实验结果表明,在异质重边信息网络中,基于改进的翻译模型在实体间链路预测性能方面要优于传统的知识表示方法,可以有效地提升链路预测的精度.
关键词
异质重边信息网路
链
路
预测
翻译模型
表示学习
Keywords
heterogeneous multi‐edge information network
link prediction
translation model
representation learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于翻译模型的异质重边信息网络链路预测研究
郑建兴
李沁文
王素格
李德玉
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
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