Knowledge Graph Embedding / Nhúng Đồ thị Kiến thức

📖 Knowledge Graph Embedding

Definition (English):

Knowledge graph embedding represents entities and relations of a knowledge graph as continuous vectors. Methods: TransE (relation as translation), RotatE (relation as rotation), DistMult, ComplEx. Embeddings enable link prediction, entity classification, and question answering. Applications include Google Knowledge Graph, drug discovery (linking diseases, genes, drugs), and recommendation systems.

📖 Nhúng Đồ thị Kiến thức

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Nhúng đồ thị kiến thức biểu diễn các thực thể và quan hệ của đồ thị kiến thức dưới dạng vector liên tục. Phương pháp: TransE (quan hệ dạng dịch), RotatE (quan hệ dạng xoay), DistMult, ComplEx. Embedding cho phép dự đoán liên kết, phân loại thực thể và trả lời câu hỏi. Ứng dụng bao gồm Google Knowledge Graph, khám phá thuốc (liên kết bệnh, gen, thuốc) và hệ thống gợi ý.

📂 Phân loại: GNN