论文浅尝 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation

本文是我们与苏黎世大学合作的工作，将发表于WSDM2019，这篇工作在知识图谱的表示学习中考虑了实体和关系的交叉交互，并且从预测准确性和可解释性两个方面评估了表示学习结果的好坏。   给定知识图谱和一个要预测的三元组的头实体和关系，在预测尾实体的过程中，头实体和关系之间是有交叉交互的crossoverinteraction, 即关系决定了在预测的过程中哪些头实体的信息是有用的，而对预测有用的头实体

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