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基于多粒度层级图神经网络的知识图谱表示学习研究的开题报告
一、选题背景
知识图谱是将关系型数据、语义信息和本体（Ontology）融合在一起的一种大规模结构化知识表示方法，其主要是以图的形式来展示各种知识实体及它们之间的关联关系。近年来，随着深度学习技术的发展和已经存在的大规模知识图谱数据集的不断涌现，知识图谱自然语言处理、计算机理解、信息检索等方向得到了广泛的研究。但是，知识图谱中的数据和实体以及实体之间的关系都是大量的、复杂多样且非常稀疏。这就面临着如何高效的表示、嵌入、推理和对知识图谱进行应用问题。
因此，本文选取基于多粒度层级图神经网络的知识图谱表示学习作为研究主题，旨在提高知识图谱的表达能力、推理能力以及应用我们所学的深度学习技术解决实际问题。
二、研究目标和内容
研究目标：基于多粒度层级图神经网络的知识图谱表示学习，提高知识图谱的表达能力、推理能力以及应用我们所学的深度学习技术解决实际问题。具体而言，研究目标如下：
1.对知识图谱中的实体和关系进行表示和嵌入：本项目选取矩阵分解技术结合图卷积神经网络（GCN）完成对实体和关系的嵌入操作。
2.核心部分：多粒度层级图神经网络：具有多粒度层级模型，不需要太多的计算力，同时能够处理稀疏的高度关联的图数据。本文将选取TransE、DistMult
、ComplEx作为基本嵌入方法，并借鉴HACpH这一方法，提出利用聚类分层来构造多粒度知识图。
3.进行超参数优化：借助超参数优化算法，进一步提高知识图谱的表达能力以及推理能力，并试图在几个任务（例如三元组分类和三元组预测）中对新模型进行测试。
研究内容：
1.在深入探究TransE、DistMult、ComplEx这些基本嵌入方法特点的基础上，提取并整理出常见的知识图谱嵌入方法及其发展历程。
2.设计多粒度层级图神经网络模型，并在其上尝试使用聚类方法，构造多粒度知识图。
3.对新模型进行训练，包括超参数的优化，体现模型对知识图谱的表达能力以及推理能力的提高，并在某些任务上进行测试分析。
三、研究意义
1.对知识图谱的表达和嵌入方面进行深入研究，有助于解决知识图谱严重稀疏、复杂多样等问题，提高知识图谱的表达精度及计算效率，为知识图谱应用领域的进一步发展提供有力的支撑。
2.研究的成果和方法可以为自然语言处理、计算机理解、推荐系统等领域的相关研究提供思路和方法参考。
3.本研究可以鼓励更多的研究者投身于知识图谱的研究中，推动知识图谱技术与未来社会的智慧网络结合。
四、研究方法
1.数据和算法的选择：本项目选取Freebase、Wikidata、YAGO等常用的知识图谱数据集，并结合基于矩阵分解和图神经网络的知识图谱表示学习算法来完成实验和研究。
2.实验设计：本文针对基于多粒度层级图神经网络进行知识图谱表示学习的实验，首先采用基本嵌入方法如TransE、DistMult、ComplEx进行实验，并通过HACpH算法实现构造分层图，构建多粒度层级图神经网络模型；随后，比较不同嵌入方法在新模型上的训练表现情况，并设计超参数优化算法对模型进行训练以及提高模型的表达精度及推理效果。
3.实验评估：对比实验结果，评估不同嵌入方法与模型之间的表达精度和推理能力，并利用结果对现有知识图谱模型进行进一步改进。
五、预期结果
1.采用多粒度层级图神经网络，结合HACpH算法构建多粒度知识图，有效解决稀疏性和复杂性问题，提高知识图谱的表达能力、推理能力并避免过拟合现象的发生。
2.在标准的测试数据集（例如FB15k、WN18和YAGO）上评估多粒度层级图神经网络所提出的方法与其他经典的嵌入方法的性能差异，验证了多粒度层级图神经网络方法在知识图谱表示学习领域具有更优的性能。
六、研究计划
1.前期准备（2周）：查阅知识图谱方面的文献资料，了解相关背景，熟悉本文所涉及的算法技术。
2.数据处理与模型设计（4周）：选取合适的知识图谱数据集并进行数据预处理，构建多粒度层级图神经网络模型，整合算法。
3.实验（4周）：针对上述模型和数据集，设计实验，比较与其他嵌入方法的性能差异，推导相应的结论。
4.进一步探索与完善（4周）：在实现后的基础上，不断微调实验数据和方法，并进一步磨合实验结果。
5.论文撰写（4周）：撰写论文，对所得结论进行详细介绍，展示实验结果以及对未来研究的展望。