文件名称:
robustness_rdf2vec:在波鸿鲁尔大学（University of Bochum）举行的研讨会上工作（知识图谱研讨会，教授，博士-英格里·马里贝尔·阿科斯塔·迪贝（Maribel Acosta Deibe），2020年）-源码
开发工具:
文件大小: 332mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-17
详细说明：研究RDF2Vec的鲁棒性
在语义网时代，以知识图的形式提供了很多数据。 但是，由于许多机器学习算法都依赖于数值数据，因此需要将数据从图的空间转换为（例如）欧氏空间以执行下游任务。 我们称图形中实体的数字表示为图形嵌入。
嵌入图形有多种不同的技术，例如，请参见的简要概述。 一种流行的嵌入技术称为RDF2Vec ，它基于图上的随机遍历对RDF图进行变换。 一种特定形式的RDF2Vec会在图形上收集随机游动。 这些随机生成的序列被解释为句子，可用于以word2vec 的方式创建嵌入。 因此，RDF2Vec算法可以总结如下：
因此，由于所利用的序列依赖于随机游动，因此RDF2Vec也依赖于随机性。 考虑到这一点，我参加研讨会的目的是研究这种随机性是否会损害RDF2Vec的鲁棒性。 为此，我们随机生成并比较同一图的K个不同的嵌入。
1.记法
令E_1，...，E_K是某个嵌入维D的RDF
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