自动搜索评分函数：AutoSF在知识图谱嵌入中的应用

"AutoSF-Searching scoring functions for knowledge graph embedding.pptx 是一篇关于自动机器学习（AutoML）在知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）中的应用的PPT，主要讨论了AutoSF框架，该框架用于搜索评分函数以优化知识图谱的表示。PPT包含了对AutoSF的深入解析，包括知识图谱的基本概念、评分函数的种类以及AutoSF的搜索空间和算法。此外，还展示了实验部分，包括使用的数据集和实验结果，特别是链接预测和三元组分类任务的性能表现。" 正文： 知识图谱是一种特殊的数据结构，由节点（实体）和边（关系）组成，用于表示现实世界中的实体及其相互关系。这些实体可以是人、地点、事件等，而关系则描述了实体之间的联系，如“出生地”、“朋友”等。知识图谱的嵌入（KGE）是将这些离散的实体和关系转化为连续、低维且稠密的向量表示，以便于计算和推理。 评分函数在KGE中起着核心作用，它们定义了如何评估三元组（头实体、关系、尾实体）的合理性。常见的评分函数包括： 1. 双线性模型（如Rescal，DistMult，ComplEx）：通过矩阵运算来计算实体和关系的兼容性。 2. 神经网络模型：如ConvE，利用卷积神经网络捕捉复杂的结构信息。 3. 双曲几何模型（如TransH，TransR）：在双曲空间中处理关系的不对称性和多态性。 4. 旋转模型（如RotatE，Poincare，QuatE）：利用复数或四元数的旋转性质来表示关系的转换。 AutoSF是针对KGE的自动搜索方法，其重点在于设计高效的搜索空间和搜索算法。它关注两个关键方面： 1. 搜索空间：AutoSF认为不同的评分函数对知识图谱中不同关系的建模能力各异。通过构建一个统一的表达形式，AutoSF能够评估各种评分函数对特定问题的适用性。 2. 搜索算法：采用了贪婪搜索策略，结合过滤器和预测器来决定评分函数的选择。过滤器用于初步筛选，预测器则用于评估候选评分函数的性能。 实验部分，AutoSF在多个数据集上进行了验证，包括链接预测任务（预测缺失的三元组）和三元组分类任务（判断给定三元组的正确性）。这些实验结果展示了AutoSF在自动搜索评分函数方面的优势，以及在提升知识图谱嵌入性能上的潜力。 AutoSF是AutoML在知识图谱领域的创新应用，它自动化了评分函数的设计过程，有望推动知识图谱嵌入技术的发展。通过智能搜索和优化，AutoSF使得KGE模型能更好地适应各种复杂的关系表示，从而提高整体的预测准确性和推理能力。