TransR和知识图谱表示学习

TransR是一种用于知识图谱表示学习的模型，通过学习转换矩阵来解决关系建模的问题。它是一种半监督学习方法，可以预测未知的三元组。然而，TransR存在一些局限性，如缺乏全局信息建模能力和复杂的优化问题。除了TransR，还有其他方法可用于知识图谱表示学习，如TransE、TransH、TransD、RotatE和基于图神经网络的方法。选择方法应根据具体任务需求和资源限制。