TransAD：一种自适应的知识图谱嵌入式表示新方法

"本文提出了一种改进的自适应知识图谱嵌入式表示方法TransAD，旨在解决基于翻译的TransE方法在处理复杂关系时的局限性和使用欧氏距离度量的不足。TransAD采用自适应度量方法和对角权重矩阵，为每个特征维度赋予不同的权重，提高了模型的表示能力。同时，它借鉴TransD的方法，通过动态映射矩阵实现实体和关系的空间投影，增强了对复杂关系的处理。实验结果显示，TransAD在链路预测和三元组分类任务上的性能优于TransE，显示出较好的先进性。" 知识图谱是一种结构化的知识存储方式，其中包含实体、关系和它们之间的连接。知识表示学习是知识图谱研究的重要领域，目标是将图谱中的实体和关系转化为低维向量表示，以便于计算和理解。嵌入式表示是知识表示学习的一种方法，它将每个实体和关系映射到一个连续的向量空间，使得相似的实体和关系在空间中的距离接近。 TransE是知识图谱嵌入的经典模型，其核心思想是假设关系可以被视为实体之间的翻译操作。然而，TransE在处理一对一、一对多、多对一等复杂关系时表现有限。此外，它使用欧氏距离作为得分函数中的度量，所有特征维度具有相等权重，这可能导致无关维度对计算结果产生影响，降低模型的准确性和灵活性。 为了解决这些问题，TransAD采用了自适应度量方法，即使用不同的度量函数来适应不同关系的特性。在得分函数中引入对角权重矩阵，每个特征维度被赋予不同的权重，这增强了模型对特征差异的敏感性，提高了表示能力。同时，TransAD受到TransD的启发，实体和关系通过动态映射矩阵进行空间投影，使得模型能够更好地处理不同类型的复杂关系，增强了模型的表达力。 实验部分对比了TransAD与TransE在链路预测和三元组分类任务上的性能。链路预测是指预测缺失的实体或关系，而三元组分类是对已知三元组的正确性进行判断。TransAD在这些任务上表现出色，各项指标均有所提升，证明了其在处理复杂知识图谱表示上的优势。 TransAD是一种创新的自适应知识图谱嵌入方法，通过引入自适应度量和动态映射矩阵，提升了模型处理复杂关系的能力，并在实际应用中展现出优秀的性能。这一工作对于知识图谱的深入研究和应用，特别是在大数据分析、物联网技术和机器学习等领域，有着重要的理论价值和实践意义。