論文淺嘗 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation

本文是我們與蘇黎世大學合作的工作，將發表於WSDM2019，這篇工作在知識圖譜的表示學習中考慮了實體和關係的交叉交互，並且從預測準確性和可解釋性兩個方面評估了表示學習結果的好壞。   給定知識圖譜和一個要預測的三元組的頭實體和關係，在預測尾實體的過程中，頭實體和關係之間是有交叉交互的crossoverinteraction, 即關係決定了在預測的過程中哪些頭實體的信息是有用的，而對預測有用的頭實體

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