知識グラフ埋め込み

知識グラフ埋め込み（Knowledge Graph Embeddings: KGE）は、知識グラフ内のエンティティとリレーションを低次元のベクトル空間にマッピングする技術です。この技術では、エンティティとリレーションの分散表現を学習することで、それらの意味情報をキャプチャすることを目指します。目的は、埋め込みベクトルを最適化し、ベクトル空間内で知識グラフの構造と論理的な関係性を正確に反映させることです。これにより、知識推論や予測の精度が向上します。 KGEは、レコメンデーションシステム、意味検索、リンク予測、知識補完などのアプリケーションにおいて大きな価値を持ちます。これらのシステムの知能レベルとユーザーエクスペリエンスを効果的に向上させることが可能です。