Definition
TransEやDistMultなどの知識グラフ埋め込み手法は、離散なグラフ構造を低次元の密ベクトルに変換します。これにより、機械学習モデルは数学的な演算を行うことができます。
Summary
知識グラフ内のエンティティと関係を、構造的意味を保持したまま連続ベクトル空間にマッピングする技術。
Key Concepts
- ベクトル表現
- リンク予測
- 意味の保持
- トランスレーショナルモデル
Use Cases
- 関係データを活用したレコメンデーションシステム
- 構造化データベースに対する質問応答
- エンティティ解決とマッチング