利用transH得到的知识图谱嵌入向量中应该选用relationNormVectorList作为关系的嵌入向量还是relationHyperVectorList作为关系的嵌入向量

在TransH模型中，relationNormVectorList和relationHyperVectorList都是用来表示关系的嵌入向量的。其中，relationNormVectorList是将关系嵌入到一个普通的向量空间中，而relationHyperVectorList是将关系嵌入到一个超平面上。因此，选用哪个嵌入向量作为关系的表示取决于具体的应用场景和实验效果。

一般来说，relationHyperVectorList可以更好地处理一些复杂的关系，如对称关系、反对称关系等，而relationNormVectorList更适合处理一些简单的关系，如父子关系、兄弟关系等。因此，在实际应用中，可以根据具体的需求和数据集特点选择合适的关系嵌入向量。

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python实现知识图谱利用TransH嵌入方法嵌入成嵌入向量代码示例

好的，下面是一个简单的 Python 代码示例，演示如何使用 TransH 嵌入方法将知识图谱中的实体和关系嵌入成嵌入向量。

import numpy as np

class TransH:

    def __init__(self, ent_size, rel_size, margin=1.0, learning_rate=0.01):
        self.ent_size = ent_size
        self.rel_size = rel_size
        self.margin = margin
        self.learning_rate = learning_rate
        
        self.ent_embeddings = np.random.rand(ent_size, rel_size)
        self.rel_embeddings = np.random.rand(rel_size, ent_size)
        self.norms = np.linalg.norm(self.ent_embeddings, axis=1)
        self.ent_embeddings = self.ent_embeddings / self.norms[:, None]

    def train(self, triplets, epochs=100, batch_size=100):
        for epoch in range(epochs):
            np.random.shuffle(triplets)
            for i in range(0, len(triplets), batch_size):
                batch = triplets[i:i+batch_size]
                pos_head = self.ent_embeddings[batch[:, 0]]
                pos_tail = self.ent_embeddings[batch[:, 1]]
                pos_rel = self.rel_embeddings[batch[:, 2]]
                neg_head = self.ent_embeddings[batch[:, 3]]
                neg_tail = self.ent_embeddings[batch[:, 4]]
                neg_rel = self.rel_embeddings[batch[:, 5]]
                pos_scores = np.sum(pos_head * pos_rel * pos_tail, axis=1)
                neg_scores = np.sum(neg_head * neg_rel * neg_tail, axis=1)
                losses = self.margin + neg_scores - pos_scores
                losses = np.maximum(losses, 0)
                neg_grad_head = losses[:, None] * neg_rel * neg_tail
                neg_grad_tail = losses[:, None] * neg_rel * neg_head
                pos_grad_head = - losses[:, None] * pos_rel * pos_tail
                pos_grad_tail = - losses[:, None] * pos_rel * pos_head
                rel_grad = losses[:, None] * (pos_head * pos_tail - neg_head * neg_tail)
                self.ent_embeddings[batch[:, 0]] -= self.learning_rate * pos_grad_head
                self.ent_embeddings[batch[:, 1]] -= self.learning_rate * pos_grad_tail
                self.ent_embeddings[batch[:, 3]] -= self.learning_rate * neg_grad_head
                self.ent_embeddings[batch[:, 4]] -= self.learning_rate * neg_grad_tail
                self.rel_embeddings[batch[:, 2]] -= self.learning_rate * rel_grad
                self.norms = np.linalg.norm(self.ent_embeddings, axis=1)
                self.ent_embeddings = self.ent_embeddings / self.norms[:, None]

    def predict(self, triplets):
        head = self.ent_embeddings[triplets[:, 0]]
        tail = self.ent_embeddings[triplets[:, 1]]
        rel = self.rel_embeddings[triplets[:, 2]]
        scores = np.sum(head * rel * tail, axis=1)
        return scores

这个示例代码中，我们首先定义了一个 TransH 类，它包含了 TransH 模型的参数和方法。然后，我们在构造函数中初始化了实体和关系的嵌入矩阵，使用随机值进行初始化。在训练方法中，我们首先对训练数据进行随机打乱，然后按照批次进行训练。每个批次中，我们从训练数据中选取了正例和负例，并计算它们的得分。然后，我们根据得分计算损失，并计算每个参数的梯度。最后，我们根据梯度更新参数，并对实体的嵌入向量进行归一化。在预测方法中，我们根据嵌入向量计算每个三元组的得分。

这个示例代码仅仅是一个简单的实现，实际上在 TransH 模型中，还有很多细节需要处理，比如说在计算损失时，需要考虑到正例和负例的相对位置关系，以及在更新参数时，需要对实体的嵌入向量和关系的嵌入向量同时进行更新等等。因此，在实际使用时，还需要进行更多的优化和改进。

python实现将neo4j的知识图谱利用TransH嵌入方法转换成嵌入向量

以下是基于 PyTorch 实现的 TransH 算法，可以将 Neo4j 的知识图谱转换成嵌入向量：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
from tqdm import tqdm
from py2neo import Graph

# 定义 TransH 模型
class TransH(nn.Module):
    def __init__(self, entity_num, relation_num, dim, margin=1.0):
        super(TransH, self).__init__()
        self.entity_num = entity_num
        self.relation_num = relation_num
        self.dim = dim
        self.margin = margin

        # 定义实体、关系、映射矩阵
        self.entity_embeddings = nn.Embedding(entity_num, dim)
        self.relation_embeddings = nn.Embedding(relation_num, dim)
        self.projection_matrix = nn.Embedding(relation_num, dim * dim)

    def forward(self, head, relation, tail):
        # 获取实体、关系、映射矩阵的向量表示
        head_emb = self.entity_embeddings(head)
        relation_emb = self.relation_embeddings(relation)
        tail_emb = self.entity_embeddings(tail)
        proj_mat = self.projection_matrix(relation)

        # 将向量表示转换成矩阵表示
        head_mat = head_emb.view(-1, 1, self.dim)
        tail_mat = tail_emb.view(-1, 1, self.dim)
        proj_mat = proj_mat.view(-1, self.dim, self.dim)

        # 计算 TransH 中的映射向量
        head_proj_mat = torch.matmul(head_mat, proj_mat)
        tail_proj_mat = torch.matmul(tail_mat, proj_mat)
        head_proj_vec = head_proj_mat.view(-1, self.dim)
        tail_proj_vec = tail_proj_mat.view(-1, self.dim)

        # 计算 TransH 中的距离函数
        dist = torch.norm(head_proj_vec + relation_emb - tail_proj_vec, p=2, dim=1)
        return dist

    # 定义 TransH 中的 margin loss
    def margin_loss(self, pos_dist, neg_dist):
        loss = torch.sum(torch.max(pos_dist - neg_dist + self.margin, torch.zeros_like(pos_dist)))
        return loss

# 定义训练函数
def train(model, train_data, optimizer, batch_size, margin):
    # 将数据集分成若干个 batch
    batch_num = (len(train_data) - 1) // batch_size + 1
    np.random.shuffle(train_data)
    total_loss = 0.0
    for i in tqdm(range(batch_num)):
        start_idx = i * batch_size
        end_idx = min((i + 1) * batch_size, len(train_data))
        batch_data = train_data[start_idx:end_idx]
        head = torch.LongTensor(batch_data[:, 0])
        relation = torch.LongTensor(batch_data[:, 1])
        tail = torch.LongTensor(batch_data[:, 2])
        neg_head = torch.LongTensor(batch_data[:, 3])
        neg_tail = torch.LongTensor(batch_data[:, 4])

        # 将数据转移到 GPU 上
        if torch.cuda.is_available():
            model.cuda()
            head = head.cuda()
            relation = relation.cuda()
            tail = tail.cuda()
            neg_head = neg_head.cuda()
            neg_tail = neg_tail.cuda()

        # 计算正样本和负样本的距离
        pos_dist = model(head, relation, tail)
        neg_dist = model(neg_head, relation, neg_tail)

        # 计算 margin loss 并进行反向传播
        loss = model.margin_loss(pos_dist, neg_dist)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.data.cpu().numpy()

    return total_loss / batch_num

# 定义 TransH 算法的训练过程
def transh_train(entity_list, relation_list, triple_list, dim, lr=0.001, margin=1.0, batch_size=1024, epoch=100):
    # 初始化模型和优化器
    entity2id = {entity: idx for idx, entity in enumerate(entity_list)}
    relation2id = {relation: idx for idx, relation in enumerate(relation_list)}
    model = TransH(len(entity2id), len(relation2id), dim, margin=margin)
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

    # 将三元组转换成训练数据
    train_data = []
    for head, relation, tail in triple_list:
        if head not in entity2id or tail not in entity2id or relation not in relation2id:
            continue
        head_id = entity2id[head]
        tail_id = entity2id[tail]
        relation_id = relation2id[relation]
        train_data.append([head_id, relation_id, tail_id])

    # 开始训练
    for i in range(epoch):
        loss = train(model, train_data, optimizer, batch_size, margin)
        print("Epoch %d: loss=%.4f" % (i + 1, loss))

    # 返回实体的嵌入向量
    entity_embeddings = model.entity_embeddings.weight.data.cpu().numpy()
    return entity_embeddings

# 连接 Neo4j 数据库并查询数据
graph = Graph(host="localhost", http_port=7474, user="neo4j", password="password")
result = graph.run("MATCH (n)-[r]->(m) RETURN n.name, r.name, m.name").data()

# 提取实体、关系和三元组列表
entity_list = list(set([item['n.name'] for item in result] + [item['m.name'] for item in result]))
relation_list = list(set([item['r.name'] for item in result]))
triple_list = [[item['n.name'], item['r.name'], item['m.name']] for item in result]

# 使用 TransH 算法将知识图谱转换成嵌入向量
entity_embeddings = transh_train(entity_list, relation_list, triple_list, dim=50, lr=0.01, margin=1.0, batch_size=1024, epoch=100)

# 保存实体嵌入向量
np.savetxt("entity_embeddings.txt", entity_embeddings, delimiter=",")

其中，`TransH` 类定义了 TransH 模型，包括实体嵌入矩阵、关系嵌入矩阵和映射矩阵，并实现了前向传播和 margin loss 函数。`train` 函数定义了模型的训练过程，包括将数据集分成若干个 batch，计算正负样本的距离和 margin loss，并进行反向传播。`transh_train` 函数定义了 TransH 算法的训练过程，包括将三元组转换成训练数据，初始化模型和优化器，并开始训练。最后将实体嵌入矩阵保存到文件中。

你需要根据自己的数据集和需求，修改代码中的参数和超参数，例如嵌入维度、学习率、margin、batch_size 和 epoch 等。