36
правок
Изменения
→Построение при помощи методов машинного обучения
==Построение при помощи методов машинного обучения==
===Векторные представления графов знаний===
[[Файл:Knowledge-graph-tensor.jpg|200px|thumb|[https://www.researchgate.net/publication/221345089_A_Three-Way_Model_for_Collective_Learning_on_Multi-Relational_Data Тензорная модель представления графов знаний. <math>E_1 \dots E_n</math> обозначают объкты, а <math>R_1 \dots R_m</math> обозначают отношения]]]
Для представления графовых данных используются семантика RDF (Resource Description Framework)<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Resource_Description_Framework, Wikipedia {{---}} Resource Description Framework]</ref> где связи представляются триплетом "''субъект — предикат — объект''". Для моделирования бинарных отношений на графе удобно использовать трехсторонний тензор <math>X</math>, в котором две моды образованы идентично на основе связываемых объектов-узлов, а третья мода содержит отношения между ними (см. иллюстрацию). Элемент тензора <math>x_{ijk} = 1</math>, когда существует отношение (i-й объект, k-е отношение, j-й объект). В противном случае для несуществующих или неизвестных отношений <math>x_{ijk} = 0</math>.
==См. также==
