<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Graph Learning on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/graph-learning/</link><description>Recent content in Graph Learning on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/graph-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>知识图谱嵌入</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/knowledge_graph_embedding/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:23:17 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/knowledge_graph_embedding/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>知识图谱嵌入方法（如 TransE 或 DistMult）将离散的图结构转换为低维稠密向量。这使得机器学习模型能够执行数学运算，从而进行链接预测等任务。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种将知识图谱中的实体和关系映射到连续向量空间，同时保留结构语义的技术。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>向量表示&lt;/li>
&lt;li>链接预测&lt;/li>
&lt;li>语义保留&lt;/li>
&lt;li>平移模型&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>利用关系数据的推荐系统&lt;/li>
&lt;li>基于结构化数据库的问答系统&lt;/li>
&lt;li>实体解析与匹配&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/word2vec-%E8%AF%8D%E5%B5%8C%E5%85%A5%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">Word2Vec (词嵌入模型)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/graph-neural-networks-%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/">Graph Neural Networks (图神经网络)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/transe-%E5%B9%B3%E7%A7%BB%E5%B5%8C%E5%85%A5%E7%AE%97%E6%B3%95/">TransE (平移嵌入算法)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/node-embedding-%E8%8A%82%E7%82%B9%E5%B5%8C%E5%85%A5/">Node Embedding (节点嵌入)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>几何特征学习</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/geometric_feature_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:18:55 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/geometric_feature_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>几何特征学习专注于处理具有非欧几里得结构的数据，例如社交网络、分子图或3D网格。传统的卷积神经网络难以直接应用于此类数据，因此该技术利用图神经网络（GNNs）和流形学习等方法，保留数据的拓扑结构和对称性，从而有效提取特征并进行分析。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种深度学习技术，使用专用神经网络从具有固有几何结构（如图或流形）的数据中提取特征。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>图神经网络&lt;/li>
&lt;li>流形学习&lt;/li>
&lt;li>对称性保持&lt;/li>
&lt;li>拓扑数据分析&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>药物发现与分子建模&lt;/li>
&lt;li>社交网络分析&lt;/li>
&lt;li>3D物体识别&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%9B%BE%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%BD%91%E7%BB%9C-graph-convolutional-network/">图卷积网络 (Graph Convolutional Network)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E7%AD%89%E5%8F%98%E6%80%A7-equivariance/">等变性 (Equivariance)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E6%B5%81%E5%BD%A2%E5%81%87%E8%AE%BE-manifold-hypothesis/">流形假设 (Manifold Hypothesis)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%85%B3%E7%B3%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0-relational-learning/">关系学习 (Relational Learning)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>