基于图卷积神经网络的知识图谱预测与推理_知识图谱 预测

作者：禅与计算机程序设计艺术

基于图卷积神经网络的知识图谱预测与推理(1)

知识图谱(Knowledge Graph, KG)是一种结构化的知识表示方式,由实体(Entity)和关系(Relation)组成。知识图谱广泛应用于智能搜索、问答系统、推荐系统等领域。然而,现实世界的知识图谱往往是不完整的,存在大量未观测到的实体关系。因此,对知识图谱进行补全和推理,预测潜在的实体关联,具有重要的研究和应用价值。

近年来,图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks, GCN)在图表示学习方面取得了显著成功。GCN通过迭代聚合节点的邻域信息,可以有效地捕捉图结构数据的特征。受此启发,研究者们开始探索利用GCN进行知识图谱的表示学习和推理预测。本文将系统地介绍基于GCN的知识图谱预测与推理技术,主要包括以下内容:

1. 知识图谱嵌入

知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding)旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维连续向量空间,同时保留图谱的固有结构。经典的知识图谱嵌入方法包括TransE、TransR、ComplEx等,它们主要基于距离或语义匹配函数来建模实体和关系之间的相互作用。然而,这些方法没有显式地考虑图谱的整体拓扑结构信息。

GCN可以很自然地应用于知识图谱嵌入。通过在知识图谱上应用多层图卷积,GCN可以聚合实体的多跳邻域信息,捕捉长程依赖关系。值得注意的是,知识图谱中存在多种类型的关系,如何建模这种异构性是一个关键问题。

2. 基于GCN的知识图谱补全

知识图谱补全(Knowledge Graph Completion)是指预测知识图谱中缺失的实体关系。传统方法主要基于知识图谱嵌入,通过优化设计的评分函数(如TransE的距离函数)来预测缺失的三元组(头实体,关系,尾实体)。

GCN为知识图谱补全提供了新的思路。通过在知识子图上应用关系特定的图卷积,GCN可以学习到关系感知的实体表示。在预测阶段,我们可以比较候选实体与查询实体的表示相