RDF2Vec のバックアップの現在との差分(No.1)

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#CONTENTS

**資料 [#d2d50fcf]
***提案論文 [#Papers]
-[[RDF2Vec: RDF Graph Embeddings for Data Mining&BR;Ristoski P., Paulheim H. (2016) RDF2Vec: RDF Graph Embeddings for Data Mining. In: Groth P. et al. (eds) The Semantic Web – ISWC 2016. ISWC 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol 9981. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-46523-4_30:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-46523-4_30]]

**概要 [#o3bd2b47]
-Linked Open Data 
--データマイニングにおける貴重な背景的情報源
--グラフ形式
-機械学習への利用
--インスタンスに関連付けられた nominal ・ numerical な特徴ベクトルが必要
---&size(14){nominal：非順序的なカテゴリカル値を指すが、文脈から考えると順序的なものを排除したものではない。};

RDF2Vec
-単語列から教師なし特徴抽出を利用した言語モデルを利用し、RDFに適用
-（グラフ上の事物の）列
--（グラフの）局所的情報を利用
---グラフの下部構造 (graph sub-structures)から
--Weisfeiler-Lehman Subtree RDF Graph Kernels
--graph walks
-RDFグラフのエンティティの潜在的数値表現を学習