cora数据集上较好的例子
pca应用实例
pca应用实例
以下是一些PCA的应用示例：
1. 图像压缩：使用PCA可以将复杂图像压缩为较小的数据集，同时保留图像的主要特征和质量。
2. 金融分析：使用PCA可以将多个变量（例如股票价格和汇率）压缩到少量的主要维度上，以便更好地理解数据和进行有效的预测。
3. 生物信息学：使用PCA可以分析高维的基因表达数据，以确定哪些基因对特定生物过程的影响最大。
4. 人脸识别：使用PCA可以将人脸图像压缩到更小的维度，然后使用这些数据来识别人脸。
5. 语音识别：使用PCA可以将一系列语音信号压缩到更小的维度，然后对这些数据进行分析和识别，以识别说话人或翻译语言。
这些应用程序只是使用PCA的一小部分示例，该技术可以在许多不同领域中使用，以分析和处理高维数据，并发现隐藏在数据中的有用信息。
GCN-CoraDataset数据集熟悉-老年痴呆自我回忆手册
GCN-CoraDataset数据集熟悉-⽼年痴呆⾃我回忆⼿册Cora Dataset是对Machine Learning Paper进⾏分类的数据集-- README: 对数据集的介绍;-- cora.cites: 论⽂之间的引⽤关系图。
⽂件中每⾏包含两个Paper ID，第⼀个ID是被引⽤的Paper ID；第⼆个是引⽤的Paper ID。
-- cora.content: 包含了2708篇Paper的信息，每⾏的数据格式如下: <paper_id> <word_attributes>+ <class_label>。
paper id是论⽂的唯⼀标识；word_attributes是是⼀个维度为1433的词向量，词向量的每个元素对应⼀个词，0表⽰该元素对应的词不在Paper中，1表⽰该元素对应的词在Paper中。
class_label是论⽂的类别，每篇Paper被映射到如下7个分类之⼀: Case_Based、Genetic_Algorithms、Neural_Networks、Probabilistic_Methods、Reinforcement_Learning、Rule_Learning、Theory。
import pandas as pdimport numpy as npimport scipy.sparse as sp# 导⼊数据：分隔符为Tabraw_data_content = pd.read_csv('cora/cora.content',sep = '\t',header = None)# [2708 * 1435](row, col) = raw_data_content.shapeprint("Cora Contents’s Row: {}, Col: {}".format(row, col))print("=============================================")# 每⾏是1435维的向量，第⼀维是论⽂的ID，最后⼀维是论⽂的Labelraw_data_sample = raw_data_content.head(3) #读取前3⾏的数据features_sample =raw_data_sample.iloc[:,1:-1] #iloc通过⾏号来取⾏数据 ,排除ID and labellabels_sample = raw_data_sample.iloc[:, -1] #读取两边的 ID和labellabels_onehot_sample = pd.get_dummies(labels_sample)print("features:{}".format(features_sample))print("=============================================")print("labels:{}".format(labels_sample))print("=============================================")print("labels one hot:{}".format(labels_onehot_sample))raw_data_cites = pd.read_csv('cora/cora.cites',sep = '\t',header = None)# [5429 * 2](row, col) = raw_data_cites.shapeprint("Cora Cites’s Row: {}, Col: {}".format(row, col))print("=============================================")raw_data_cites_sample = raw_data_cites.head(10)print(raw_data_cites_sample)print("=============================================")# Convert Cite to adj matrixidx = np.array(raw_data_content.iloc[:, 0], dtype=np.int32)idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} #序号和ID# 将样本之间的引⽤关系⽤样本索引之间的关系表⽰ ,序号和ID,引⽤与被引（把ID的关系变成索引序号的关系）edge_indexs = np.array(list(map(idx_map.get, raw_data_cites.values.flatten())), dtype=np.int32)edge_indexs = edge_indexs.reshape(raw_data_cites.shape) #把相邻的两个索引联系起来# 构建图的邻接矩阵，⽤坐标形式的稀疏矩阵表⽰，⾮对称邻接矩阵adjacency = sp.coo_matrix((np.ones(len(edge_indexs)),(edge_indexs[:, 0], edge_indexs[:, 1])),shape=(edge_indexs.shape[0], edge_indexs.shape[0]), dtype="float32")#矩阵⼤⼩ #引⽤与被引 #n*nprint(adjacency)。
Cora数据集介绍
Cora数据集介绍0. 概述Cora 数据集由机器学习论⽂组成，是近年来图深度学习很喜欢使⽤的数据集。
在数据集中，论⽂被分为以下七类之⼀：基于案例遗传算法神经⽹络概率⽅法强化学习规则学习理论论⽂的选择⽅式是，在最终语料库中，每篇论⽂⾄少引⽤⼀篇论⽂或被⾄少⼀篇论⽂引⽤（即⾄少有⼀条出边或⾄少有⼀条⼊边，也就是样本点之间存在联系，没有任何⼀个样本点与其他样本点完全没联系。
如果将样本点看做图中的点，则这是⼀个连通的图，不存在孤⽴点）。
整个语料库中有2708篇论⽂。
在词⼲堵塞和去除词尾后，且⽂档频率⼩于10的所有单词都被删除后，只剩下1433个独特的单词。
1. ⽂件介绍Cora 数据集中主要包含两个⽂件：cora.content和cora.cites1.1 cora.contentcora.content共有 2708 ⾏，每⾏代表⼀个样本点，即⼀篇论⽂。
⼀⾏由三部分组成：论⽂编号（raw_data的编号并⾮ 0~2708）。
接下来1433 列是论⽂的词向量。
最后⼀列为论⽂类别，如Neural_Networks。
31336 0 0..... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Neural_Networks1061127 0 0..... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Rule_Learning1106406 0 0..... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Reinforcement_Learning1.2 cora.citescora.cites共有 5429 ⾏，每⼀⾏有两个论⽂编号，表⽰第⼀个论⽂先写，第⼆个论⽂引⽤第⼀个论⽂。
如果将论⽂看做图中的点，那么这5429⾏便是点之间的5429条边。
35 103335 10348235 103515。
coco科一科二笔记
coco科一科二笔记关于COCO（Common Objects in Context）数据集，它是一个广泛使用的计算机视觉数据集，用于目标检测、语义分割和图像标注等任务。
下面我将从多个角度对COCO数据集进行全面的回答。
1. 数据集概述：COCO数据集由微软公司于2014年发布，包含超过330,000张图像，涵盖了80个常见对象类别。
每张图像都有详细的标注信息，包括对象边界框、对象类别和对象实例的分割掩码等。
2. 数据集用途：COCO数据集被广泛用于目标检测、语义分割、实例分割、关键点检测等计算机视觉任务的训练和评估。
它被认为是评估算法性能和进行比较的重要基准。
3. 数据集特点：COCO数据集具有以下特点：多样性，包含各种场景、对象和视角的图像，反映了真实世界的多样性。
大规模，拥有大量图像和对象实例，适用于训练和评估复杂模型。
多标签，每个图像可能包含多个对象实例，每个对象实例都有详细的标注信息。
多任务，适用于多种计算机视觉任务，如目标检测、语义分割和实例分割等。
4. 数据集类别：COCO数据集包含80个常见对象类别，包括人、动物、交通工具、家具、食物等。
其中一些类别有多个子类别，例如人类有不同的姿势和动作。
5. 数据集标注：COCO数据集的标注信息包括对象边界框、对象类别和对象实例的分割掩码。
对象边界框用矩形框标识对象的位置，对象类别指定对象的类别，对象实例的分割掩码用于像素级别的分割。
6. 数据集挑战：COCO数据集也存在一些挑战，例如：多样性的背景和视角使得对象检测和分割更具挑战性。
类别不平衡问题，某些类别的实例数量较少，可能导致模型对这些类别的识别效果较差。
部分对象实例的遮挡或模糊，增加了对象检测和分割的难度。
综上所述，COCO数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，用于目标检测、语义分割和图像标注等任务。
它具有多样性、大规模、多标签和多任务等特点，同时也面临着一些挑战。
5-基于图神经网络的节点表征学习
5-基于图神经⽹络的节点表征学习基于图神经⽹络的节点表征学习引⾔在图节点预测或边预测任务中，需要先构造节点表征（representation），节点表征是图节点预测和边预测任务成功的关键。
在此篇⽂章中，我们将学习如何基于图神经⽹络学习节点表征。
在节点预测任务中，我们拥有⼀个图，图上有很多节点，部分节点的预测标签已知，部分节点的预测标签未知。
我们的任务是根据节点的属性(可以是类别型、也可以是数值型)、边的信息、边的属性（如果有的话）、已知的节点预测标签，对未知标签的节点做预测。
我们将以Cora 数据集为例⼦进⾏说明，Cora 是⼀个论⽂引⽤⽹络，节点代表论⽂，如果两篇论⽂存在引⽤关系，那么认为对应的两个节点之间存在边，每个节点由⼀个1433维的词包特征向量描述。
我们的任务是推断每个⽂档的类别（共7类）。
为了展现图神经⽹络的强⼤，我们通过节点分类任务来⽐较MLP和GCN, GAT（两个知名度很⾼的图神经⽹络）三者的节点表征学习能⼒。
此节内容安排为：1. ⾸先，我们要做⼀些准备⼯作，即获取并分析数据集、构建⼀个⽅法⽤于分析节点表征的分布。
2. 然后，我们考察MLP⽤于节点分类的表现，并分析基于MLP学习到的节点表征的分布。
3. 接着，我们逐⼀介绍GCN, GAT这两个图神经⽹络的理论、他们在节点分类任务中的表现以及它们学习到的节点表征的分布。
4. 最后，我们⽐较三者在节点表征学习能⼒上的差异。
准备⼯作获取并分析数据集from torch_geometric.datasets import Planetoidfrom torch_geometric.transforms import NormalizeFeaturesdataset = Planetoid(root='data/Planetoid', name='Cora', transform=NormalizeFeatures())print()print(f'Dataset: {dataset}:')print('======================')print(f'Number of graphs: {len(dataset)}')print(f'Number of features: {dataset.num_features}')print(f'Number of classes: {dataset.num_classes}')data = dataset[0] # Get the first graph object.print()print(data)print('======================')# Gather some statistics about the graph.print(f'Number of nodes: {data.num_nodes}')print(f'Number of edges: {data.num_edges}')print(f'Average node degree: {data.num_edges / data.num_nodes:.2f}')print(f'Number of training nodes: {data.train_mask.sum()}')print(f'Training node label rate: {int(data.train_mask.sum()) / data.num_nodes:.2f}')print(f'Contains isolated nodes: {data.contains_isolated_nodes()}')print(f'Contains self-loops: {data.contains_self_loops()}')print(f'Is undirected: {data.is_undirected()}')我们可以看到，Cora图拥有2,708个节点和10,556条边，平均节点度为3.9。
torch_geometric.datasets 格式说明
torch_geometric.datasets 格式说明torch_geometric.datasets 是 PyTorch 中一个用于处理图数据的库，它提供了许多用于加载和处理图数据集的功能。
在本文中，我们将详细介绍 torch_geometric.datasets 的使用方法以及数据格式的说明。
一、torch_geometric.datasets 概述torch_geometric.datasets 库旨在简化加载、处理和预处理图数据集的过程。
它提供了一系列常见的图数据集，例如Cora、CiteSeer、PubMed等，以及其他一些社交网络、知识图谱以及生物信息学相关的数据集。
同时，该库还提供了数据集的预处理和增强功能，可以方便地应用于图卷积神经网络 (Graph Convolutional Networks, GCNs)、图注意力网络 (Graph Attention Networks, GATs) 等图模型的训练和评估。
二、torch_geometric.datasets 数据格式说明torch_geometric.datasets 支持多种数据格式，包括基于网络表示的稀疏矩阵、节点特征矩阵和目标标签矩阵等。
下面对其中常见的几种数据格式进行详细说明：1. 稀疏矩阵表示稀疏矩阵主要用于表示图的邻接矩阵，即描述图中节点之间连接关系的矩阵。
在 torch_geometric.datasets 中，通常使用 COO 格式的稀疏矩阵来表示邻接矩阵，即将每个边的两个节点的编号和边的权重存储在两个矩阵中。
例如，对于一个包含 N 个节点和 E 条边的图，可以使用两个长度为E 的一维数组 edge_index 和 edge_attr 来表示图的邻接矩阵。
其中，edge_index[0] 存储源节点的编号，edge_index[1] 存储目标节点的编号，edge_attr 存储对应边的权重。
2. 节点特征矩阵节点特征矩阵用于存储每个节点的特征向量。
判别分析方法CORA-3在连续数据集上的推广及其在强震预报中的作用
＊ 收稿日期年月3日;收到修改稿日期年月日。
＊＊国家民族事务委员会九五重点科研资金资助项目判别分析方法CORA-3在连续数据集上的推广及其在强震预报中的作用＊＊陈方樱 陈祖荫(中央民族大学数学系,北京,100081)摘 要 将判别分析方法CORA -3推广到使用连续数据的情形。
用我国三个地震区地震资料进行了验证,取得了满意的结果。
关键词 模式识别 CORA -3方法 特征选择 判别分析 主成分分析1 前 言在地震模式识别中最常使用的方法是前苏联和美国学者共同提出的三种二值化判别分析方法CORA-3,Hamming 和Bayes 方法[1,2]。
它们,特别是CORA -3方法,已经用于例如M8算法[3]、CN 算法[4]等实用算法。
由于以上算法都需要把连续或整型数据二值化,便必定会带来信息损失。
[4]中指出:“离散化虽导致信息的损失,但由识别稳定性和可靠性的增加,可望证明离散化还是有理由的。
”然而除此之外,这些算法的示性特征选择方法以及对两类数据分布的假定也有可能带来信息损失。
因此,我们一直在探索直接使用连续数据的可能性。
吕宏伯、王碧泉等在80年代已提出两种使用连续数据的Hamming 方法[5],这些方法也已纳入实用系统SKI[6]。
关于Bayes 方法,它本来就是使用连续数据的,但是,我们所作的一项检验表明,地震样品的特征很可能不遵循正态分布[7]。
但是,从70年代至今,还未见有人讨论过与CORA-3相对应的使用连续数据的方法。
本文企图对CORA -3方法的连续化进行一些讨论。
首先介绍实验背景及CORA -3方法,然后叙述我们提出的方法,并介绍实验结果。
2 背 景CORA -3方法最早用于发震地点预报[9],其后又被用于强震孕震规律模拟和发震时间预报。
本文讨论后一种情形。
13卷第4期1998年12月数理统计与应用概率Mathematical Statistics and Applied ProbabilityVol.13,No.4Dec. 1998:199710:1998428本文的资料取自三个地区:我国华北地区(Ⅰ区)、南北地震带北段(Ⅲ区)和南北地震带南段(Ⅳ区),如图1所示。
双线性模型（一）（RESCAL、LFM、DistMult）
双线性模型（⼀）（RESCAL、LFM、DistMult）今天开始，就要开始阅读双线性模型的⽂章了。
⼤约有⼗七⼋篇⽂章，都是在综述经常见到的经典双线性模型，计划在⼋⽉中旬之前看完。
虽然后⾯不会去做这类⽅法，但是作为这个领域的研究者，觉得还是应该读⼀读，否则总感觉⾃⼰的知识体系是有漏洞的。
开题报告⾥对于这⼀类模型的简介：语义匹配模型采⽤基于相似性的打分函数，通过匹配实体和关系在嵌⼊向量空间的潜在语义衡量三元组事实成⽴的可能性。
该类模型的典型代表有：RESCAL[28]、DistMult[29]、HolE[30]、ComplEx[31]、ANALOGY[32]、SEEK[50]等。
RESCAL[28]⼜称双线性模型，该模型⽤向量表⽰实体，⽤矩阵表⽰关系，并通过⾃定义的打分函数捕捉三元组的内部交互。
DistMult[29]通过将RESCAL的关系矩阵限制为对⾓矩阵对其进⾏了简化。
HolE（Holographic Embedding）[30]结合了RESCAL的表⽰能⼒与DistMult的简洁⾼效，将实体和关系都表⽰为空间中的向量，并定义了头尾实体进⾏交互的循环关联操作，操作结果与关系的表⽰进⾏匹配以计算三元组得分。
ComplEx（Complex Embedding）[31]在DistMult的基础上引⼊复值嵌⼊，实体和关系的embedding不再位于实值空间⽽是复空间。
此外ComplEx的三元组打分函数并⾮对称形式，对于⾮对称关系类型的三元组可根据头尾实体的位置关系得到不同的得分，从⽽可以更好地建模⾮对称关系。
ANALOGY[32]在RESCAL的基础上进⾏扩展，以更好地建模实体和关系的推理属性。
它采⽤了和RESCAL同样的双线性函数作为三元组打分函数。
SEEK（Segmented Embedding of Knowledge）[50]针对现有模型的表⽰能⼒与复杂度不能兼顾的问题，提出轻量级的嵌⼊框架，核⼼思想是对实体和关系进⾏分段嵌⼊，并通过段间组合计算三元组得分，可以在不增加模型复杂度的情况下获得较好的表⽰能⼒，并实现对于对称和⾮对称关系类型的处理能⼒。
6-2-节点预测与边预测任务实践
6-2-节点预测与边预测任务实践节点预测与边预测任务实践引⾔在此节的上半部分中我们学习了在PyG中如何⾃定义⼀个数据完全存于内存的数据集类。
在这下半部分中，我们将实践节点预测与边预测任务。
通过完整的此章内容的学习，希望⼩伙伴们能够掌握应对实际中节点预测问题或边预测问题的能⼒。
节点预测任务实践之前我们介绍过由2层GATConv组成的神经⽹络，现在我们重定义⼀个GAT神经⽹络，使其能够通过参数定义GATConv的层数，以及每⼀层GATConv的out_channels。
我们的神经⽹络模型定义如下：class GAT(torch.nn.Module):def __init__(self, num_features, hidden_channels_list, num_classes):super(GAT, self).__init__()torch.manual_seed(12345)hns = [num_features] + hidden_channels_listconv_list = []for idx in range(len(hidden_channels_list)):conv_list.append((GATConv(hns[idx], hns[idx+1]), 'x, edge_index -> x'))conv_list.append(ReLU(inplace=True),)self.convseq = Sequential('x, edge_index', conv_list)self.linear = Linear(hidden_channels_list[-1], num_classes)def forward(self, x, edge_index):x = self.convseq(x, edge_index)x = F.dropout(x, p=0.5, training=self.training)x = self.linear(x)return x由于我们的神经⽹络由多个GATConv顺序相连⽽构成，因此我们使⽤了torch_geometric.nn.Sequential容器，详细内容可见于。
表示学习知识图谱的实体对齐算法
表示学习知识图谱的实体对齐算法朱继召;乔建忠;林树宽【摘要】与现有的根据知识图谱的结构信息或实体属性特征进行相似度匹配的实体对齐的方法不同,提出了一种基于表示学习的知识图谱实体对齐方法.首先,在低维向量空间下,通过机器学习方法学得实体和关系的语义表示,这种表示形式蕴含了知识图谱的内在结构信息及实体属性特征;其次,将人工标注的实体对作为先验知识,学习知识图谱间实体对的映射关系.经实验验证表明:与基于特征匹配的方法SiGMa 相比,本文方法能够有效提高知识图谱实体对齐的精确率,同时保持较高的F1值.【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(039)011【总页数】5页(P1535-1539)【关键词】机器学习;表示学习;知识图谱;知识融合;实体对齐【作者】朱继召;乔建忠;林树宽【作者单位】东北大学计算机科学与工程学院, 辽宁沈阳 110169;东北大学计算机科学与工程学院, 辽宁沈阳 110169;东北大学计算机科学与工程学院, 辽宁沈阳 110169【正文语种】中文【中图分类】TP182随着万维网技术的迅猛发展,各类Web应用不断涌现,引发了网络数据的爆炸式增长.如何有效地组织和利用大规模网络数据中蕴含的知识,构建人、机器都能理解的智能化网络,是基于知识互联“Web 3.0”时代的目标.自2012年5月Google发布知识图谱产品以来,国内外一些著名的搜索引擎公司纷纷建立各自的知识图谱产品,如:微软Bing Satori、百度知心、搜狗知立方等.Google构建知识图谱的初衷是增强搜索引擎的能力、优化搜索结果、提升用户的搜索体验.目前,知识图谱被用来泛指各种大规模的知识库,并被广泛应用到智能搜索、深度问答、自动驾驶及语音识别等领域.然而,知识图谱的构建缺乏统一标准,任何组织机构或个人都可以根据自己的需求和设计理念构建知识图谱,从而导致了知识图谱之间存在严重的异构和冗余.因此,研究多源知识的融合技术,整合已有知识资源,从顶层创建一个大规模的统一的知识图谱,从而帮助机器理解底层数据[1],并能够提升相关应用领域服务水平.实体对齐作为知识融合过程中的关键技术,又被称为实体匹配,是推断来自不同数据集合中的不同实体是否映射到物理世界中同一对象的处理过程,并受到了工业界和学术界的高度关注.文献[2-3]基于字符串相似性匹配原则,根据待对齐实体属性特征的字面量判定实体匹配与否.文献[4]基于属性信息,将实体对齐问题转化为分类问题,建立了相应的概率模型.由于文献[4]建立模型过程中忽略了实体不同属性的重要程度存在差别,文献[5]为属性增加了权重系数,从而提高了实体对齐的精确率.以上方法的思想简单,并在应用中表现出了不错的效果,但面对跨语言知识图谱或实体的属性字面量描述不统一的情况,这些方法将变得低效甚至不再适用.近年来,以深度学习为代表的表示学习技术得到快速发展,促使了知识表示学习的提出 [6-8].知识表示学习是将知识图谱中的实体和关系映射到低维空间,学习得到实体和关系的向量表示[9].这种低维稠密的向量表示不仅蕴含了知识图谱内在的结构信息及实体和关系的属性特征,还具有丰富的语义信息.与基于特征相似性匹配的方法不同,本文基于表示学习,提出了一种用于知识图谱实体对齐的方法.首先,将待对齐的两个知识图谱分别转化为向量表示形式(称为知识表示);然后,基于得到的知识表示,根据先验对齐数据学习知识图谱间实体对的映射关系.经实验验证表明:与基于特征匹配的方法SiGMa[2]相比,本文方法能够有效提高知识图谱实体对齐的精确率,同时保持较高的F1值.1 问题描述知识图谱被看作是对客观世界中事物及其相互关系的一种形式化描述[1].目前,知识图谱一般采用资源描述框架模式(resource description framework schema, RDFS)或万维网本体语言(Web ontology language, OWL)等形式化方式构建.RDFS采用定义事实(fact)三元组的形式,通常由主语、谓语、宾语组成,即SPO(subject-property-object).OWL通过本体描述客观世界中的知识,其中定义了实例、属性、类别等基本元素.一般情况下,知识图谱中的实体包含知识图谱中的实例、属性等元素.本文知识图谱实体对齐是指实例的对齐.下面给出知识图谱和知识图谱实体对齐的形式化定义.定义1 知识图谱.知识图谱是由以下方式构成的三元组:KG=(E,R,F),其中E={e1,e2,…,eNe}代表实体集合,包括实例及其属性的取值;R={r1,r2,…,rNr}代表二元关系集合,用来描述实体与实体间的关系;F⊆E×R×E代表事实三元组集合.定义2 知识图谱实体对齐.给定两个知识图谱KG1,KG2,分别找出知识图谱KG1(或KG2)中的能对齐到KG2(或KG1)中的所有实体.即:Alignentity(KG1,KG2)={(e,e′)|e∈E1,e′∈E2}.2 基于表示学习的知识图谱实体对齐算法2.1 算法概述基于表示学习的知识图谱实体对齐算法由两部分组成:知识表示的学习和实体间映射关系的学习.首先,将待对齐知识图谱KGs和KGt分别映射到低维空间得到对应的知识表示,分别记作:KGs和KGt;其次,基于知识表示KGs和KGt,根据人工标注的实体对齐数据集N,学得实体对间的对应关系,即:φ:KGs↔KGt.整个算法学习过程中的目标是最小化全局损失L:L=Lemb(K Gs,KGt,KGs,KGt)+Lmat(φ,N) .(1)其中:Lemb代表根据知识图谱KGs和KGt学习得到知识表示KGs和KGt过程中的损失;Lmat代表基于知识表示KGs和KGt,在给定的标注数据集N上,映射函数φ的错误率.算法的整体流程如图1所示.2.2 知识表示的学习为方便起见,本小节在描述知识表示的学习过程中,统一使用符号KG表示知识图谱,对应的知识表示记作KG.按照翻译模型的思想[6],对于事实三元组(h,r,t),尾实体t被看作头实体h通过关系r的翻译过程,三元组打分函数定义为s(h,r,t)=-‖h+r-t‖l2 .(2)基于公式(2),事实三元组(h,r,t)出现的概率被定义为p(h,r,t)=δ(s(h,r,t)) .(3)其中,δ(x)=1/(1+e-x)是sigmoid函数.为了学得知识图谱的向量表示KG,本文把最大化知识图谱中所有三元组出现概率的对数作为学习的目标函数,即:(4)其中,Δ表示知识图谱中的事实三元组集合.按照公式(4),对知识图谱中出现的事实三元组进行概率最大化等同于最小化Lemb.求解过程中采用Word2Vec[9]中提出的负采样技术,则目标函数可改写为(5)其中:Δ′表示负三元组集合;n是负采样的次数;E(h′,r,t′)～P(Δ′)表示从Δ′中随机取出的n个负三元组的期望.负三元组是通过替换正三元组(h,r,t)中的头或尾实体生成的,并保证负三元组(h′,r,t′)∉Δ.需强调的是:在生成负三元组过程中,头实体和尾实体不能同时被替换,即:Δ′={(h′,r,t)|h′∈E}∪{(h,r,t′)|t′∈E}.在整个知识表示学习过程中,采用随机梯度下降算法进行优化求解.此外,学习实体和关系的表示时分别满足约束限制:‖h‖l2≤1,‖r‖l2≤1,‖t‖l2≤1.图1 知识图谱实体对齐算法整体流程Fig.1 Oerall flow of our method for knowledge graph entity alignment2.3 实体间对齐关系的学习基于2.2小节描述的算法学得相应知识表示,本小节将在人工标注的对齐数据集N 上,学习实体对间的对应关系φ.为了方便起见,引入(es,et)表示数据集N中的任一实体对,即:(es,et)∈N,其中es∈Es,et∈Et.公式(1)中的匹配损失Lmat具体定义为(6)其中:[·]+表示合页函数;φ是用来度量两实体间匹配程度的函数;γ>0用来分离正与负实体对的间隔.N-表示负实体对集合:本文通过语义匹配来度量实体间的对齐程度.目前,存在多种语义匹配方式,如:欧氏距离、余弦相似度、双线性函数等.本文分别使用双线性和张量两种类型的匹配算法.1) 双线性(bilinear).双线性函数可以捕获两个实体向量表示间的相互关系,本文引入该类型函数来度量实体表示间的匹配程度,定义为φ(es,et)=esTMet+b .(7)其中:M∈Rd×d是双线性变换矩阵;d表示空间的维度;b∈R是偏置量.2) 张量(tensor).与双线性函数相比,张量函数更加强大.线性、双线性函数都可被看作张量函数的简化形式.张量函数在建模两向量间相互关系方面表现出了不错的效果[10-11],定义为(8)其中:f=tanh是元素级非线性函数;M[1:c]∈Rd×d×c是三维张量;d是表达空间的维度;c是张量分片的数目;W∈Rc×2d和b∈Rc是公式(8)中线性部分的参数,u∈Rc.2.4 实体对齐预测在预测阶段,对于给定的任意实体es(不妨假设es是来自知识图谱KGs的实体集Es,即:es∈Es),预测的目的是找出待对齐知识图谱KGt中,与es指向物理世界中的同一实体et(et∈Et).具体做法是:首先,遍历知识图谱KGt中的每个实体et,分别与es构造为实体对(es,et),按照匹配算法φ进行打分;然后,将打分结果升序排列,分值越低的实体对意味着两实体对齐程度越高.本文选取Top1作为预测结果对算法进行评估.2.5 复杂性分析知识表示的学习阶段,在一轮迭代过程中本文算法的时间复杂度为O((Ne+Nr)d).其中,d代表空间的维度.实体间对齐关系的匹配阶段,不同的匹配算法具有不同的时间复杂度.①对于双线性算法,匹配阶段的复杂度为O(|N|d2),其中|N|代表标注的实体对数目.②对于张量算法,匹配阶段的复杂度为O(|N|(d2+2d)c).在实体对齐预测阶段,知识图谱间实体匹配的时间复杂度为O(|Ne|2).3 实验3.1 数据集为了评估本文提出的算法,在两个不同领域的真实数据集上进行验证.实验数据的来源分别是:①对科技论文领域公开的数据集Cora整理而来;②通过网络爬虫工具,分别抓取百度视频和豆瓣电影的官方网站中的电影/视频信息,并对抓取的信息进行处理而来.Cora数据集是英语描述的科技论文书目信息集合,由CORA和cora_gold两个文件组成.其中,CORA描述论文书目信息,共包含1 879条实例信息,cora_gold为人工标注的对齐论文实体.由于论文书目信息的引用格式存在区别,导致数据集中存在许多重复的论文实例.根据cora_gold文件中人工标注的对齐实体,随机选取对齐到相同论文的一对书目信息,将对应的实体ID与书目信息项分别以属性为关系类型构造三元组,然后分配到数据集CKG1和CKG2中.百度/豆瓣数据集是中文电影/视频信息集合,分别由手工对齐的800部电影组成,包含以下类型信息:电影名称、导演、演员、上映时间和电影类型.分别将电影ID按照属性类型,与所相应的属性值构造成为三元组,添加到相应数据集合中.以上数据集的详细统计信息见表1.表1 数据集统计信息Table 1 Statistics of datasets数据集三元组数关系数实体数对齐实体数CKG1/CKG22141/1938151562/1407117百度/豆瓣12286/1400767481/69548003.2 实验设置为了说明本文方法在实体对齐任务上的有效性,选择了与基于特征匹配的方法SiGMa[2]进行对比.对本文算法实验验证.首先学习CKG1/CKG2,百度/豆瓣在语义空间的向量表示.在该过程中, 空间维度d选自集合{20,50,80,100,200}, 学习率λ选自集合{10-1, 10-2, 10-3, 10-4},负采样次数n选自集合{1,3,5,8,10,15,20,30}.由于实验选用的两个数据集在语言类型、领域类别、数据疏密度等方面存在区别.因此,表示学习过程中最优参数的配置往往会不同.通过采用全网搜索的方式,分别对两组数据集进行训练,最终选定的最优参数配置分别为:①CKG1/CKG2数据集,d=50,λ=0.01,n=10;②百度/豆瓣数据集,d=80,λ=0.005,n=8.其次,匹配函数的学习,各数据集中的对齐实体数据按照5:1比例分割,分别用于训练和预测.在该过程中,间隔γ选自集合{1.0,2.0,4.0},张量类型匹配函数中的参数c选自集合{2,3,4,5}.最终最优参数配置为:①CKG1/CKG2数据集,γ=1.0,c=2(张量);②百度/豆瓣数据集,γ=2.0,c=3(张量).3.3 结果与分析根据以上实验设置,分别在两组数据集上进行实验,实体对齐结果如表2所示.通过实验结果可知,在两组数据集上,与SiGMa方法相比,本文方法在双线性和张量两种类型匹配算法下均表现出较好的效果.具体地说,在CKG1/CKG2数据集上,SiGMa的精确率为82.1%，F1值为75.3%.本文算法达到91.0%(双线性)和92.6%(张量)的精确率，F1值达到84.2%(双线性)和86.0%(张量).与SiGMa相比,精确率分别提高了8.9%(双线性)和10.5%(张量)，F1值提高了8.9%(双线性)和10.7%(张量).在百度/豆瓣数据集上,本文方法相比于SiGMa同样有大幅度的提升.此外,本文算法在两种不同类型匹配方式下,张量函数表现出的效果更好.主要原因是,张量函数与双线性函数相比具有更强的向量间相互关系的建模能力.表2 实体对齐实验结果Table2 Experimental results on entity alignment %方法CKG1/CKG2百度/豆瓣精确度召回率F1精确率召回率F1SiGMa82.169.575.390.879.284.6本文方法(双线性)91.078.484.297.689.293.2本文方法(张量)92.680.286.098.891.795.1在执行效率上,本文算法采用C++实现,运行于四核服务器.在百度/豆瓣数据集上,本文算法总耗时大约4 min,与基于Python实现的SiGMa算法相比节省近3 min.从总体上来看,本文算法和SiGMa在数据集百度/豆瓣上的精确率比在CKG1/CKG2上增加了6%以上,而F1值增加了9%左右.产生这种现象主要有以下两个原因:①CKG1/CKG2数据集中的属性类别信息较多,另外,许多论文实体的属性信息不全面,而数据集百度/豆瓣中属性类别较少,属性信息也比较完整,从而导致前者数据相比于后者较为稀疏;②由于语言类型的不同,CKG1/CKG2数据集中论文作者通常存在多种引用格式,如:Fahlén L E和Fahlén, Lennart E.被看作不同的值,而数据集百度/豆瓣中不存在这种问题.4 结论本文提出了一种基于表示学习的知识图谱实体对齐方法.与现有的基于特征匹配的实体对齐方法不同,该方法首先学习实体和关系的语义表示,这种表示蕴含了知识图谱的内在结构信息和实体属性特征.随后将人工标注的实体对齐数据作为先验知识,学习得到知识图谱间实体的映射关系.在两组数据集上的实验表明:与SiGMa方法相比,本文方法在CKG1/CKG2和百度/豆瓣数据集上的实体对齐精确率平均提升9%左右，F1值提高10%以上.参考文献：【相关文献】[1] 庄严,李国良,冯建华.知识库实体对齐综述[J].计算机研究与发展,2016,53(1):165-192. (Zhuang Yan,Li Guo-liang,Feng Jian-hua.A survey on entity alignment of knowledge base [J].Journal of Computer Research and Development,2016,53(1):165-192.)[2] Lacoste-Julien S,Palla K,Davies A,et al.Sigma:simple greedy matching for aligning large knowledge bases[C]// Proceedings of the 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.Chicago,2013:572-580.[3] Sun Y,Ma L,Wang S.A comparative evaluation of string similarity metrics for ontologyalignment [J].Journal of Information & Computational Science,2015,12(3):957-964.[4] Newcombe H B,Kennedy J M,Axford S J,et al.Automatic linkage of vital records [J].Science,1959,130(3381):954-959.[5] Herzog T N,Scheuren F J,Winkler W E.Data quality and record linkage techniques [M].Berlin:Springer Science & Business Media,2007.[6] Bordes A,Usunier N,Garcia-Duran A,et al.Translating embeddings for modeling multi-relational data [C]// Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems(NIPS’13).Lake Tahoe,2013:2787-2795.[7] Wang Z,Zhang J,Feng J,et al.Knowledge graph embedding by translating on hyperplanes [C]// Proceedings of the 28th AAAI Conference on ArtificialIntelligence(AAAI’14).Quebec,2014:1112-1119.[8] Lin Y,Liu Z,Sun M,et al.Learning entity and relation embeddings for knowledge graph completion [C]// Proceedings of the 29th AAAI Conference on ArtificialIntelligence(AAAI’15).Austin,2015:2181-2187.[9] Turian J,Ratinov L,Bengio Y.Word representations:a simple and general method for semi-supervised learning [C] //Proceedings of the 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.Uppsala,2010:384-394.[10] Socher R,Chen D,Manning C D,et al.Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion [C] //Advances in Neural Information Processing ke Tahoe,2013:926-934.[11] Qiu X,Huang X.Convolutional neural tensor network architecture for community-based question answering [C]//Proceedings of the 24th International Joint Conference on Artificial Intelligence.Buenos Aires,2015:1305-1311.。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
cora数据集上较好的例子
Cora数据集是一个常用的文本分类数据集，用于研究和开发文本分类算法。
它包含了2708篇论文，涵盖了7个不同的学科领域。
下面是Cora数据集上一些较好的例子：
1. 题目：Cora数据集简介
内容：Cora数据集是一个用于文本分类任务的经典数据集，包含了2708篇论文。
每篇论文都有标签，可以用于训练和评估文本分类算法的性能。
2. 题目：Cora数据集的标签分布
内容：Cora数据集中的论文标签分为7个不同的学科领域，包括机器学习、人工智能、数据库等。
各个学科领域的论文数量不均衡，这对于文本分类算法的训练和评估提出了一定的挑战。
3. 题目：Cora数据集的特征表示
内容：Cora数据集中的每篇论文都有一个特征向量表示，这个特征向量包含了论文的词袋模型表示、作者信息、引用关系等。
这些特征可以用于训练文本分类算法，提取论文的关键信息。
4. 题目：基于Cora数据集的文本分类算法研究
内容：许多研究人员使用Cora数据集作为评估文本分类算法的基准数据集。
他们提出了各种各样的算法，包括传统机器学习算法、深度学习算法等，以提高文本分类的准确性和效率。
5. 题目：Cora数据集的应用领域
内容：Cora数据集不仅可以用于文本分类任务，还可以应用于其他领域，如推荐系统、信息检索等。
通过将Cora数据集与其他数据集结合使用，可以提高文本分类算法在实际应用中的性能。
6. 题目：Cora数据集的可视化分析
内容：通过对Cora数据集进行可视化分析，可以发现不同学科领域的论文之间存在一定的关联性。
例如，机器学习领域的论文可能会引用人工智能领域的论文，这些关联性可以帮助我们理解学科之间的交叉研究。
7. 题目：基于Cora数据集的迁移学习研究
内容：由于Cora数据集中的论文标签分布不均衡，迁移学习成为一种有效的方法来提高文本分类算法的性能。
许多研究人员通过在Cora数据集上进行迁移学习，将已有的知识迁移到新的任务上，取得了良好的效果。
8. 题目：Cora数据集的扩展研究
内容：为了扩展Cora数据集的规模和多样性，一些研究人员进行了数据集的扩展研究。
他们通过收集更多的论文数据，或者将Cora 数据集与其他数据集进行合并，以提高文本分类算法的泛化能力。
9. 题目：Cora数据集的评估指标
内容：在使用Cora数据集评估文本分类算法时，常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
这些指标可以帮助我们评估算法的分类性能，选择最合适的模型和参数。
10. 题目：Cora数据集的应用案例
内容：Cora数据集已经被广泛应用于学术界和工业界。
例如，它可以应用于学术搜索引擎，帮助用户查找与特定学科领域相关的论文；它还可以应用于专利分类，帮助专利审查员快速判断一篇专利属于哪个领域。
这些例子展示了Cora数据集在文本分类研究和应用中的重要性和广泛性。
通过对Cora数据集的研究和应用，可以推动文本分类算法的发展，提高文本分类任务的准确性和效率。