知识图谱事实预测：基于知识增强的张量分解方法

"这篇论文提出了一种新的知识图谱事实预测方法，通过知识增强的张量分解来嵌入知识图谱。这种方法能够捕捉到RDF等语义网络语言表示的知识图谱中的有序关系，并且可以利用用户提供的或自动从现有知识图谱中提取的背景知识。论文还提供了一个线性张量分解算法，该算法被证明是收敛的。在对8个不同的知识图谱进行的事实预测任务中，与现有的最佳知识图谱嵌入技术相比，这种方法的性能提高了5%到50%。实验表明，当图中实体的平均度较高时，所有张量分解模型都表现良好，而约束型模型在具有少量高度相似关系的图中表现更优，正则化模型则在具有不同程度相似关系的图中占据优势。" 这篇研究的核心在于构建知识图谱的张量表示，这是一种将知识图谱的三元组（主体、关系、客体）转换为多维数组的技术。张量是一种数学对象，可以处理多维数据，这里用于捕获实体之间的复杂和有序的关系。与传统的知识图谱嵌入方法不同，新提出的模型不仅考虑了知识图谱结构本身，还考虑了额外的背景知识，这可以增强模型的预测能力。 论文中提到的“知识增强”是指利用额外的信息来丰富每个实体和关系的向量表示。这些信息可以是用户提供的，也可以是从其他知识图谱中自动抽取的。这种增强有助于提高模型的鲁棒性，因为它使得模型能够在预测未知事实时利用更多的上下文信息。 为了实现这一目标，作者提出了一种线性张量分解算法，它保证了模型的收敛性。这意味着在一定条件下，算法将收敛到一个稳定的解决方案，从而提供准确的实体和关系的低维表示。这种表示对于预测知识图谱中缺失的三元组（即事实预测任务）至关重要。 实验部分展示了这些模型在不同知识图谱上的应用效果。模型在高密度图（即实体平均度高的图）中表现良好，而在有多种相似度关系的情况下，正则化模型优于约束型模型。这表明，选择适合特定知识图谱结构的模型对于提高预测准确性至关重要。 这篇论文介绍的方法扩展了知识图谱嵌入技术，引入了张量分解和知识增强，提高了预测新事实的能力，这对于知识图谱的问答系统、推荐系统和信息检索等领域具有重要的实际应用价值。