知识图谱嵌入模型TransE，简单叙述该模型的嵌入原理

TransE 是一种基于知识图谱的实体关系嵌入模型，它的原理是将实体和关系映射到低维向量空间中，使得实体和关系之间的语义信息得以保留。

具体来说，TransE 将每个实体和关系都表示为一个 k 维向量，用向量之间的距离来衡量它们之间的相似性。对于一个三元组 (h, r, t)，其中 h 和 t 分别表示头实体和尾实体，r 表示它们之间的关系，TransE 的目标是通过将头实体向量加上关系向量，得到尾实体向量的过程来学习实体和关系的嵌入表示。

具体地，对于一个三元组 (h, r, t)，TransE 的目标是最小化头实体向量加上关系向量后与尾实体向量之间的距离和一个预设的边界值的差距，即：

||h + r - t|| - γ <= 0

其中 γ 是一个边界值，||.|| 表示向量的 L1 或 L2 范数。通过最小化该目标函数，TransE 学习到的实体和关系的嵌入表示可以用于实体关系推理、知识图谱补全等任务。

相关问题

时序知识图谱关系嵌入模型

时序知识图谱关系嵌入模型（Temporal Knowledge Graph Embedding Model）是一种用于时序知识图谱中关系表达的深度学习模型。它是对传统知识图谱嵌入模型的扩展，可以将时间信息纳入模型中，以便更好地表示动态关系。

时序知识图谱关系嵌入模型常用的方法包括TransE、TransH、TransR、SimplE等。其中，TransE是最常用的模型之一，它将关系表示为向量，将实体表示为向量，将实体和关系通过向量乘积映射到同一维度的空间中，然后计算它们之间的距离来衡量它们之间的相关性。

时序知识图谱关系嵌入模型可以应用于许多领域，如社交网络、电子商务、医疗健康等，用于推荐、预测、分类等任务。

python实现trans系列知识图谱嵌入代码

首先，需要安装TransE、TransH、TransR、TransD等知识图谱嵌入模型的Python包，可以使用pip install命令安装相应的包。

以下是TransE知识图谱嵌入模型的Python实现代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

class TransE:
    def __init__(self, entity_num, relation_num, dim, margin, learning_rate):
        self.entity_num = entity_num
        self.relation_num = relation_num
        self.dim = dim
        self.margin = margin
        self.learning_rate = learning_rate

        self.ent_embeddings = tf.get_variable(name="ent_embeddings", shape=[self.entity_num, self.dim], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(uniform=False))
        self.rel_embeddings = tf.get_variable(name="rel_embeddings", shape=[self.relation_num, self.dim], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(uniform=False))

        self.ent_input = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None])
        self.rel_input = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None])
        self.ent_output = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None])

        self.pos_h = tf.nn.embedding_lookup(self.ent_embeddings, self.ent_input)
        self.pos_t = tf.nn.embedding_lookup(self.ent_embeddings, self.ent_output)
        self.pos_r = tf.nn.embedding_lookup(self.rel_embeddings, self.rel_input)

        self.neg_h = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None])
        self.neg_t = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None])

        self.neg_pos_h = tf.nn.embedding_lookup(self.ent_embeddings, self.neg_h)
        self.neg_pos_t = tf.nn.embedding_lookup(self.ent_embeddings, self.neg_t)

        self.predict = tf.reduce_sum(tf.abs(self.pos_h + self.pos_r - self.pos_t), axis=1, keepdims=True)

        self.loss = tf.reduce_sum(tf.maximum(self.predict - tf.reduce_sum(tf.abs(self.neg_pos_h + self.pos_r - self.pos_t), axis=1, keepdims=True) + self.margin, 0))

        self.train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(self.learning_rate).minimize(self.loss)

        self.sess = tf.Session()
        self.sess.run(tf.global_variables_initializer())

    def train(self, batch_h, batch_t, batch_r, batch_nh, batch_nt):
        _, loss = self.sess.run([self.train_op, self.loss], feed_dict={
            self.ent_input: batch_h,
            self.rel_input: batch_r,
            self.ent_output: batch_t,
            self.neg_h: batch_nh,
            self.neg_t: batch_nt
        })
        return loss

    def test(self, h, t, r):
        return self.sess.run(self.predict, feed_dict={
            self.ent_input: h,
            self.rel_input: r,
            self.ent_output: t
        })

其中，entity_num表示实体的数量，relation_num表示关系的数量，dim表示嵌入维度，margin表示损失函数中的边际值，learning_rate表示学习率。

TransE模型中的实体和关系都被嵌入到dim维空间中，损失函数通过最小化正样本和负样本之间的距离来学习嵌入向量。

batch_h、batch_t和batch_r分别表示一批训练数据中的头实体、尾实体和关系，batch_nh和batch_nt分别表示一批负样本中的头实体和尾实体。

使用以下代码可以创建一个TransE模型的实例并进行训练：

model = TransE(entity_num, relation_num, dim, margin, learning_rate)

for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(num_batches):
        batch_h, batch_t, batch_r, batch_nh, batch_nt = generate_batch(batch_size)
        loss = model.train(batch_h, batch_t, batch_r, batch_nh, batch_nt)
    print("Epoch:", epoch, "Loss:", loss)

其中，generate_batch函数用于生成一个batch的训练数据和负样本。训练过程中，每个epoch会迭代num_batches次，每次迭代使用一个batch的数据进行训练。