Walk extraction strategies for node embeddings with RDF2Vec in knowledge graphs


Steenwinckel, Bram ; Vandewiele, Gilles ; Bonte, Pieter ; Weyns, Michael ; Paulheim, Heiko ; Ristoski, Petar ; De Turck, Filip ; Ongenae, Femke



DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-87101-7_8
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-03...
Weitere URL: https://www.researchgate.net/publication/344180421...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2021
Buchtitel: Database and expert systems applications - DEXA 2021 Workshops : BIOKDD, IWCFS, MLKgraphs, AI-CARES, ProTime, AISys 2021, virtual event, September 27–30, 2021, proceedings
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Communications in Computer and Information Science
Band/Volume: 1479
Seitenbereich: 70-80
Veranstaltungstitel: DEXA 2021
Veranstaltungsort: Online
Veranstaltungsdatum: 27.-30.09.2021
Herausgeber: Kotsis, Gabriele ; Tjoa, A. Min ; Khalil, Ismail ; Moser, Bernhard ; Mashkoor, Atif ; Sametinger, Johannes ; Fensel, Anna ; Martinez-Gil, Jorge ; Fischer, Lukas ; Czech, Gerald ; Sobieczky, Florian ; Khan, Sohail
Ort der Veröffentlichung: Cham
Verlag: Springer International Publishing
ISBN: 978-3-030-87100-0 , 978-3-030-87101-7
ISSN: 1865-0929 , 1865-0937
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Data Science (Paulheim 2018-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Freie Schlagwörter (Englisch): knowledge graphs , embeddings , representation learning
Abstract: As Knowledge Graphs are symbolic constructs, specialized techniques have to be applied in order to make them compatible with data mining techniques. RDF2Vec is an unsupervised technique that can create task-agnostic numerical representations of the nodes in a KG by extending successful language modeling techniques. The original work proposed the Weisfeiler-Lehman kernel to improve the quality of the representations. However, in this work, we show that the Weisfeiler-Lehman kernel does little to improve walk embeddings in the context of a single Knowledge Graph. As an alternative, we examined five alternative strategies to extract information complementary to basic random walks and compare them on several benchmark datasets to show that research within this field is still relevant for node classification tasks.




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