异质图和知识图谱

同质图与异质图

同质图指的是图中的节点类型和关系类型都仅有一种

异质图是指图中的节点类型或关系类型多于一种

知识图谱

知识图谱包含实体和实体之间的关系，并以三元组的形式存储（<头实体, 关系, 尾实体>，即异质图定义的边）

一般来说，知识图谱补全有两种任务：链路预测和实体分类

关系图卷积神经网络

如果我们可以将一个复杂的异质图解耦为多个单一关系下的同构图，那么会发现，其实只需要解决不同关系下的同构图之间的交互，就可以套用之前同构图的方法去解决异质图的问题

自环关系被认为是同一种关系类型，也共享一个权重。由此，我们可以得到R-GCN 的层间递推关系为

其中 Nir​ 表示关系 r 下节点 i 的邻居索引集，其中 ci,r​ 是针对不同问题下的一个归一化常量，可以通过学习得到或预先设定（如 ci,r​=∣Nir​∣ 表示边类型为 r 的邻居数量），后一项是自环

如果边是有向的，边的方向也可以作为一种关系类型；生成的（绿色）嵌入向量以归一化求和的形式累积

可学习参数正则化

基底分解 

假设第 l 层关系 r 下的权重 Wr(l)​ 可以被分解为基底 {V1(l)​,V2(l)​,⋯,Vb(l)​,⋯,VB(l)​} 的线性组合，即

可以将原本需要学习 R 个 Wr(l)​ 的任务简化为学习：

• 一组对于所有关系都通用的基底 Vb(l)​
• R 组用于组合基底和对应关系的系数 crb(l)​

因此，基底分解可以看作是不同关系类型之间的有效的参数共享形式，参数共享可以有效防止模型在罕见关系数据上过拟合现象的出现

块对角矩阵分解

通过学习多个块对角矩阵 Qb,r(l)，让 Wr(l)​ 变得比较稀疏，从而减少需要学习的参数量