Vektor utrymme inbäddningar har visat sig fungera bra när du använder RDF-data i data mining och maskininlärning uppgifter. Befintliga metoder, såsom RDF2Vec, använder lokal information, dvs. de förlitar sig på lokala sekvenser som genereras för noder i RDF-grafen. För ordinslag har globala tekniker, såsom GloVe, föreslagits som ett alternativ. I detta dokument visar vi hur idén om globala inbäddningar kan överföras till RDF-inbäddningar, och visar att resultaten är konkurrenskraftiga med traditionella lokala tekniker som RDF2Vec. Resten av detta dokument är uppbyggt på följande sätt. I avsnitt 2 ges en översikt över arbetet i samband med detta. I avsnitt 3, förklarar vi grundidén med GloVe inbäddningar, och visar hur vi överför den idén till RDF grafer. I avsnitt 4 diskuteras en utvärdering i olika scenarier. Vi avslutar med en sammanfattning och en syn på det framtida arbetet. Den källkod som används i denna utvärdering finns på https://github. Com/miselico/globalRDFEmbendingsISWC. Möjliga vidareutvecklingar kommer också att finnas på http://users.jyu.fi/  tillmiselico/software/. RDF vektor utrymme inbäddade, dvs., projektioner av en RDF graf i en låg-dimensionell, tät vektor utrymme, har nyligen föreslagits som ett sätt att göra RDF-data tillgängliga för promotionell maskininlärning tekniker, och visat sig överträffa traditionella funktionsgenerering tekniker [22]. RDF2Vec [22] är en av de första metoder som använder språkmodelleringsmetoder för oövervakad funktionsextraktion från sekvenser av ord, och anpassar dem till RDF-diagram. Tillvägagångssättet genererar sekvenser genom att utnyttja lokal information från graf understrukturer, skördas av Weisfeiler-Lehman Subtree RDF Graph Kernels och graf promenader, och sedan lär latenta numeriska representationer av enheter i RDF grafer. Tillvägagångssättet RDF2Vec är nära relaterat till tillvägagångssätten DeepWalk [21] och Deep Graph Kernels [31]. DeepWalk använder språkmodelleringsmetoder för att lära sig sociala representationer av grafer genom att modellera korta slumpmässiga promenader på stora sociala grafer, som BlogCatalog, Flickr och YouTube. Den Deep Graph Kernel tillvägagångssätt utökar Deep-Walk tillvägagångssätt, genom att modellera graf substructures, som graflets, i stället för graf promenader. I detta dokument fortsätter och fördjupar vi idén om slumpmässiga och partiska promenader eftersom de har visat sig vara skalbara även till stora RDF-grafer, till skillnad från andra omvandlingsmetoder, såsom grafkärnor. Node2vec [7] är en annan metod som är mycket lik DeepWalk, som använder slumpmässiga promenader i andra ordningen för att bevara nätverksdelen av noderna. Dessutom har flera metoder för kunskapsdiagram inbäddat för uppgiften länk förutsägelse föreslagits [16], som också kan betraktas som metoder för att generera propositionella funktioner från grafer. RESCAL [17] är ett av de tidigaste tillvägagångssätten, som bygger på faktorisering av en trevägs tensor. Tillvägagångssättet utvidgas senare till Neural Tensor Networks (NTN) [28], som kan användas för samma ändamål (valfritt med hjälp av flerspråkig information [10]). En av de mest framgångsrika tillvägagångssätten är modellen som bygger på att översätta inbäddningar, TransE [2]. Denna modell bygger enhet och relation inbäddade genom att ange en relation som översättning från huvudenhet till svans enhet. Detta tillvägagångssätt förutsätter att förhållandet mellan ord kan beräknas genom deras vektorskillnad i inbäddningsutrymmet. Denna strategi kan dock inte behandla reflexiva, en-till-många, många-till-en, och många-till-många förbindelser. Detta problem löstes i TransH-modellen [30], som modellerar en relation som ett hyperplan tillsammans med en översättningsoperation på den. Närmare bestämt kännetecknas varje relation av två vektorer, hyperplanets normvektor och översättningsvektorn på hyperplanet. Medan både TransE och TransH bäddade in relationerna och enheterna i samma semantiska utrymme bygger TransR-modellen [13] enheter och relationer inbäddade i separata entitetsutrymme och flera relationsutrymmen. Detta tillvägagångssätt kan modellera enheter som har flera aspekter, och olika relationer som fokuserar på olika aspekter av enheter. Till skillnad från de första modellerna för RDF vektor utrymme inbäddningar, som är baserade på stigar, promenader, eller kärnor, och därför förlitar sig på lokala mönster, utnyttjar metoden i detta papper globala mönster för att skapa vektor utrymme inbäddningar, inspirerad av Global Vectors (GloVe) [20] metod för att lära vektor utrymme inbäddningar för ord från en text corpus. Den inbäddningsmetod som vi föreslår lånar optimeringsproblem och strategi från GloVe [20]. Handsketräningen är dock baserad på skapandet av en global matris för samtidig förekomst från text. Följaktligen måste vi i vårt tillvägagångssätt utforma ett sätt att bygga en matris för samtidig förekomst av grafdata. För detta ändamål väger vi först kanterna på grafen och beräknar ungefärlig personlig PageRank poäng från varje nod. PageRank poäng för de andra noderna (dvs, sammanhang noder) används sedan som den absoluta frekvensen i en matris. Detta förfarande upprepas sedan på grafen med alla kanter omvända och resultatet läggs till i co-occurrence matrisen. Denna kombinerade matris används därefter för att träna vektorerna med den ursprungliga Glove-metoden.
På senare tid utnyttjade REF algoritmen Global Vectors för att beräkna inbäddningar från co-occurence-matrisen av enheter och relationer utan att generera slumpmässiga promenader.
Global RDF Vector Space Embeddings
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}