知识图谱与图神经网络在表示学习中的应用

"本次分享的主题是‘5-3+基于图神经网络的知识图谱表示’，来自DataFunSummit的图机器学习在线峰会中的NLP与图论坛，由方泽阳，百度资深研发工程师主讲。内容涵盖了知识图谱的基本概念、传统知识图谱表示算法的介绍，以及图学习如何融合知识，特别是图学习在知识图谱表示中的应用。分享中提到了飞桨图学习工具PGL，它是一个工业级高性能图引擎，支持多种图学习模型，并在多个领域有广泛应用。" **知识图谱简介** 知识图谱是一种用于结构化表示现实世界知识的工具，其核心概念是一个异构图G=(V,R,E)，其中V代表实体集合，R表示关系集合，E表示知识图谱链接。知识图谱将实体（如人、地点、事件等）作为节点，将实体之间的关系（如“首都”、“父亲”等）作为边类型，构建了一个丰富的知识网络。这种表示方式有助于理解和处理复杂的关系信息。 **传统知识图谱表示算法** TransE是最具代表性的知识图谱表示算法之一，它假设关系可以被看作是实体在向量空间中的平移。RoatE和QuatE则是TransE的扩展，分别在二维复数域和四元数域中进行表示，以捕捉更复杂的语义关系。这些算法都是通过计算实体和关系的组合来预测未知事实。 **图学习融合知识** 图学习通过引入深度学习方法，特别是在图神经网络（GNN）的应用，使得知识图谱的表示能力得到了显著提升。图学习不仅能够考虑节点的邻接关系，还能结合语义知识，对图结构进行有效的特征提取和信息传播。例如，GraphSage利用邻居聚合策略，可以在大规模图数据上有效地学习节点表示。 **PGL——飞桨图学习工具** 飞桨PGL是一个基于飞桨框架的图学习库，它提供了底层的图存储、图采样、图游走等功能，以及针对异构图的支持。此外，PGL还包含了一系列图学习模型，如游走类模型、消息传递类模型和知识图谱类模型，广泛应用于推荐系统、搜索引擎、智慧金融等领域。 基于图神经网络的知识图谱表示将传统的知识图谱表示算法与深度学习技术相结合，通过图学习的方法，增强了知识图谱的表达能力和应用范围。PGL这样的工具为开发者提供了实现这一目标的高效平台，促进了知识图谱在实际场景中的广泛应用。