『壹』 自動化知識圖譜表示學習：從三元組到子圖
知識圖譜作為特殊圖結構，融合語義與圖結構信息，廣泛應用於多個領域。從三元組到子圖，知識圖譜表示學習研究著將符號映射至低維向量空間，以挖掘隱藏性質，實現高效計算相似度。本文從知識表示學習的背景、重要方向、模型設計與總結等方面，詳細介紹自動化知識圖譜表示學習的理論與實踐。
知識表示學習旨在學習知識圖譜中實體與關系的向量表示，以連續的向量形式保留符號信息，便於後續應用。整體框架包括定義打分函數、負樣本設計、損失函數設定、正則化與模型優化等關鍵模塊。通過循環迭代優化損失函數，更新embedding和模型參數，以保留原圖信息。
知識圖譜表示學習包含鏈接預測等基本任務，評估指標如mean rank (MR)、mean reciprocal rank (MRR)與Hit@K等各有側重點。模型設計涉及三元組、路徑與子圖等策略，分別針對關系建模、路徑表示與圖結構學習。
針對負樣本生成，學術界提出基於對抗神經網路的方法，但面臨訓練模型與樣本離散問題。本文提出緩存高質量負樣本的方法，大幅提升訓練效率，且無需額外訓練樣本生成模型。正則化用於平衡模型表達能力與復雜度，減少過擬合。
超參數優化是模型設計的重要環節，通過演算法如KGTuner，實現高效搜索與優化，降低建模門檻。自動化機器學習（AutoML）整合搜索空間與目標，實現Bi-level優化，有效降低復雜度與提升性能。本文介紹了AutoML的定義與選擇搜索演算法。
模型設計覆蓋基於三元組、路徑與子圖的策略，旨在統一建模知識圖譜。AutoSF與AutoSF+是針對relation矩陣搜索的演算法，通過漸進式與遺傳演算法優化搜索效率，結合過濾器與預測器引入領域屬性特徵，提升模型性能。
實驗結果驗證雙線性模型在鏈接預測任務中的表現優於基於平移距離與神經網路的方法。Interstellar模型基於神經網路結構搜索，遞歸處理路徑信息，與AutoML方法結合，實現高效與准確的模型搜索。
最後總結，基於子圖的圖神經網路（GNN）模型在知識圖譜表示學習中展現出強大能力，尤其RED-GNN模型通過動態規劃與遞歸計算，實現高效學習。未來研究方向包括通過AutoML優化模型結構，探索子圖學習等潛力領域。通過持續改進與創新，知識圖譜表示學習將繼續推動領域發展。
『貳』 數據挖掘中實用分析方法有哪些
1.基於歷史的MBR分析基於歷史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)來預測未來案例的一些屬性(attribute)，通常找尋最相似的案例來做比較。
MBR中有兩個主要的要素，分別為距離函數(distance function)與結合函數(combination function)。距離函數的用意在找出最相似的案例;結合函數則將相似案例的屬性結合起來，以供預測之用。
MBR的優點是它容許各種型態的數據，這些數據不需服從某些假設。另一個優點是其具備學習能力，它能藉由舊案例的學習來獲取關於新案例的知識。較令人詬病的是它需要大量的歷史數據，有足夠的歷史數據方能做良好的預測。此外記憶基礎推理法在處理上亦較為費時，不易發現最佳的距離函數與結合函數。其可應用的范圍包括欺騙行為的偵測、客戶反應預測、醫學診療、反應的歸類等方面。
2.購物籃分析
購物籃分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在於找出什麼樣的東西應該放在一起商業上的應用在藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些產品， 找出相關的聯想(association)規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計 吸引客戶的商業套餐等等。
購物籃分析基本運作過程包含下列三點：
選擇正確的品項：這里所指的正確乃是針對企業體而言，必須要在數以百計、千計品項中選擇出真正有用的品項出來。
經由對共同發生矩陣(co-occurrence matrix)的探討挖掘出聯想規則。
克服實際上的限制：所選擇的品項愈多，計算所耗費的資源與時間愈久(呈現指數遞增)，此時必須運用一些技術以降低資源與時間的損耗。
購物籃分析技術可以應用在下列問題上：針對信用卡購物，能夠預測未來顧客可能購買什麼。對於電信與金融服務業而言，經由購物籃分析能夠設計不同的服務組合以擴大利潤。保險業能藉由購物籃分析偵測出可能不尋常的投保組合並作預防。對病人而言，在療程的組合上，購物籃分析能作為是否這些療程組合會導致並發症的判斷依據。
3.決策樹
決策樹(Decision Trees)在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的欄位可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元 樹、三元樹或混和的決策樹型態。
4.遺傳演算法
遺傳演算法(Genetic Algorithm)學習細胞演化的過程，細胞間可經由不斷的選擇、復制、交配、突變產生更佳的新細胞。基因演算法的運作方式也很類似，它必須預先建立好一個模式，再經由一連串類似產生新細胞過程的運作，利用適合函數(fitness function)決定所產生的後代是否與這個模式吻合，最後僅有最吻合的結果能夠存活，這個程序一直運作直到此函數收斂到最佳解。基因演算法在群集 (cluster)問題上有不錯的表現，一般可用來輔助記憶基礎推理法與類神經網路的應用。
5.聚類分析
聚類分析(Cluster Detection)這個技術涵蓋范圍相當廣泛，包含基因演算法、類神經網路、統計學中的群集分析都有這個功能。它的目標為找出數據中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運用到群集偵測技術，以作為研究的開端。