典型文献
DB4Trans:数据库内置知识图谱嵌入模型训练引擎
文献摘要：
知识图谱嵌入技术将知识图谱中的实体和关系嵌入到连续的向量空间中,在简化图谱操作的同时保留知识图谱的固有结构,并有助于完成诸如图谱补全、链接预测等下游任务.随着基于知识的人工智能的日益普及和应用,知识图谱的数据规模正在急剧增加.然而,大部分的知识图谱嵌入工作主要关注模型训练的结果,忽略了对于数据规模的可扩展性,在处理大规模知识图谱时表现出较差的性能.近年来的一些研究工作将数据库技术应用于机器学习算法的优化,同时提供了用于数据库内机器学习的各类工具.通过将知识图谱嵌入模型与数据库在数据管理上的优势进行有效的结合,能够在保证知识图谱嵌入模型训练的准确率和效率的同时,提供更好的可扩展性以支持大规模知识图谱数据的训练.基于此,本文提出一种数据库内置知识图谱嵌入模型训练引擎DB4Trans.首先,设计了一种用于知识图谱嵌入模型训练的数据存储方案,对实体和关系进行编码并建立索引结构,以实现模型训练过程中对中间结果的快速访问和更新;其次,提出了一种数据库内置的模型训练优化算法,对数据库与内存间的数据批量交换方案进行设计以支持大规模数据的训练与存储;最后,在不同数据集上进行了测试,比较了模型训练与预测的时间、模型训练的准确率、存储时间和空间效率并验证了方法的可扩展性.实验结果表明,所提出的方法能够在不影响模型训练效率和准确率的同时,通过内存与数据库间的数据交换,支持在数据库内完成大规模知识图谱的训练过程.
文献关键词：
数据库;知识图谱嵌入;模型训练引擎;DB4AI;TransE
中图分类号：
作者姓名：
柳鹏凯;王鑫;刘宝珠;蔡顺汀;李思卓
作者机构：
天津大学智能与计算学部 天津 300350
文献出处：
引用格式：
[1]柳鹏凯;王鑫;刘宝珠;蔡顺汀;李思卓-.DB4Trans:数据库内置知识图谱嵌入模型训练引擎)[J].计算机学报,2022(09):1969-1982
A类：
DB4Trans,模型训练引擎,DB4AI
B类：
库内,内置,知识图谱嵌入,嵌入模型,嵌入技术,关系嵌入,向量空间,补全,链接预测,基于知识,可扩展性,数据库技术,机器学习算法,数据管理,谱数据,数据存储,存储方案,索引结构,训练过程,快速访问,大规模数据,存储时间,空间效率,影响模型,训练效率,数据交换,TransE
AB值：
0.195316
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