Что такое KG completion?

KG completion (Knowledge Graph completion) — это задача дополнения неполных знаний в графе знаний. В графе знаний хранятся сущности и отношения между ними, но часто данные неполные или содержат пробелы. KG completion использует методы машинного обучения и логического вывода для предсказания недостающих ребер (отношений) или узлов (сущностей), чтобы сделать граф более полным и полезным.

Например, если в графе есть информация, что "Алиса работает в компании X", а про "Алису" и "город" нет связи, KG completion может предсказать, что Алиса живёт в городе Y, основываясь на похожих данных или закономерностях.

Основные подходы:

• Модели встраивания (embedding) для сущностей и отношений (TransE, ComplEx и др.)
• Графовые нейронные сети (GNN)
• Логический вывод и правила

KG completion помогает улучшить качество рекомендаций, поиска и анализа данных в системах, использующих графы знаний.