本文分享一篇知識圖譜表示學習匯報ppt，將知識圖譜表示學習方法粗略分為四大類，涉及將近30篇優秀論文，只簡單介紹其核心思想，完整匯報ppt獲取請關注公眾號回復關鍵字：知識圖譜表示學習

1、翻譯距離模型：包括TransH、TransR、TransD、TranSparse、TransM、MianfoldE、TransF、TransA、KG2E、TransG、UM、SE模型等；

2、語義匹配模型：包括RESCAL、DistMult、HoLE、ComplEx、ANALOGY、SNE、NTN、MLP、NAM模型等；

3、隨機游走模型：包括DeepWalk、LINE、node2vec模型等；

4、子圖匯聚模型：包括GCN、GAT、GraphSage模型等。

Motivation

知識圖譜是由實體（節點）和關系（不同類型的邊）組成的多關系圖，每條邊連接頭尾兩個實體，通常用SPO三元組進行表示（subject,predicate, object），被稱為一個事實。雖然知識圖譜在表示結構化數據方面很有效，但這類三元組的潛在符號特性通常使得KGs很難操作。

因此知識圖譜表示學習便成為了一個熱門的研究方向，知識圖譜嵌入的關鍵思想是將圖譜中的實體entity和關系relation轉化為連續的向量，在保留KG原有結構的同時使得操作方便。于是便可將entityembedding和relationembedding用到下游各種任務中，例如圖譜補全，關系抽取，實體分類，實體鏈接及實體融合等

知識圖譜嵌入技術經典三個步驟：

1、representingentities and relations

2、defininga scoring function

3、learningentity and relation representations（最大化所有觀測事實的置信度plausibility）

根據scoringfunction區別分為distance-based scoring functions和similarity-based scoring functions

Papers

責任編輯：xj

原文標題：【知識圖譜系列】知識圖譜表示學習綜述 | 近30篇優秀論文串講

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