embedding visualization

新方法KG-Neighbor利用知识图谱改进嵌入可视化

研究人员开发了KG-Neighbor，一种用于构建嵌入可视化中邻域图的新颖方法。该方法利用知识图谱（KGs）中的关系知识来调整嵌入距离，旨在更好地反映内容关系，而不仅仅是输入相似性。该方法不需要类别标签，还包括IDProfile来分析分配的类别与邻域多数之间的残差不匹配。跨各种数据集和编码器条件的实验表明，与标准的k近邻基线相比，KG-Neighbor在NMI和LT_2D等指标上有所改进，表明其在将嵌入邻域与语义内容对齐方面是有效的。