RDF2Vec: RDF graph embeddings and their applications


Ristoski, Petar ; Rosati, Jessica ; Di Noia, Tommaso ; De Leone, Renato ; Paulheim, Heiko



DOI: https://doi.org/10.3233/SW-180317
URL: https://content.iospress.com/articles/semantic-web...
Weitere URL: http://www.semantic-web-journal.net/content/rdf2ve...
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2019
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Semantic Web
Band/Volume: 10
Heft/Issue: 4
Seitenbereich: 721-752
Ort der Veröffentlichung: Amsterdam
Verlag: IOS Press
ISSN: 1570-0844 , 2210-4968
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Data Science (Paulheim 2018-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Linked Open Data has been recognized as a valuable source for background information in many data mining and information retrieval tasks. However, most of the existing tools require features in propositional form, i.e., a vector of nominal or numerical features associated with an instance, while Linked Open Data sources are graphs by nature. In this paper, we present RDF2Vec, an approach that uses language modeling approaches for unsupervised feature extraction from sequences of words, and adapts them to RDF graphs.We generate sequences by leveraging local information from graph sub-structures, harvested by Weisfeiler-Lehman Subtree RDF Graph Kernels and graph walks, and learn latent numerical representations of entities in RDF graphs.We evaluate our approach on three different tasks: (i) standard machine learning tasks, (ii) entity and document modeling, and (iii) content-based recommender systems. The evaluation shows that the proposed entity embeddings outperform existing techniques, and that pre-computed feature vector representations of general knowledge graphs such as DBpedia and Wikidata can be easily reused for different tasks.




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