本文探讨了大型语言模型（LLMs）在知识图谱嵌入（KGE）中的应用，分析了不同方法的对比，揭示了LLMs在多模态KGE和开放KGE中的潜在价值，并提出了未来的发展方向。

本文综述了知识图谱嵌入（KGE）模型，分析了不同方法在链接预测中的表现。提出了NS-KGE框架，以提高效率和准确性，并介绍了μKG库以支持多种嵌入任务。同时，讨论了KGE技术的数学空间特性及未来研究方向，强调了知识外推的挑战和新方法的应用。

本研究探讨了知识图谱嵌入（KGE）中的预测多重性问题，并通过引入投票方法解决冲突预测。研究发现不同负采样方法对链接预测效果有较大差异。

本文系统回顾了知识图谱嵌入（KGE）技术，探讨了不同方法在数学空间中的优势，介绍了新颖的KGE模型如TranS和GeomE，并强调它们在处理复杂关系和时序数据中的表现。最后，提出了未来研究方向，鼓励关注数学空间特性以优化KGE模型设计。

该文综述知识图谱嵌入中的负采样研究，涵盖NS-KGE全量消除负采样框架、无负采样正则化方法、MixKG混合采样、KG-NSF无采样框架及MCNS自对比采样等，指出不同负采样方法效果差异显著，需按模型与数据集调整，以提升效率与准确度。

该文汇总多篇研究，主题涵盖本体匹配、知识图谱嵌入与实体对齐。具体包括：BERTSubs利用BERT进行子类预测；远程监督联合学习实体与文本嵌入；LaKERMap使用转换器融合结构上下文；共引与专家混合提升科学文本分类；order-embedding扩展改进分层知识表示；多语言共训嵌入提升实体对齐；Meta-embedding综述填补空白；自监督预训练检测上下文同义词；KGEM评估实体相似性；HME结合多语言与子词嵌入提升代码交换命名实体识别。

该文综述时空知识图谱嵌入与预测研究，涵盖STComplEx、STCQA用于时空问答，STKET提升视频场景图，GenTKG实现生成式预测，ATiSE、GeomE/TGeomE改进链接预测，以及UUKG数据集支持城市时空预测，推动了知识增强的时空建模与预测精度。

本文综述了多种知识图谱嵌入方法：InteractE通过特征交互提升链接预测，MRR最高提升23%；ConvD改进卷积核以增强表达能力；ConE利用超球面锥体捕捉分层关系；HAKE采用极坐标建模语义层次；ConvE以多层卷积实现高效链接预测。这些方法在FB15k-237等数据集上均优于基线。

本文综述知识图谱嵌入研究，探讨规则与嵌入结合以提升推理和链接预测性能，涵盖关系视图、RoConE、GeomE、RPJE等方法，在多个数据集上优于现有技术，并增强可解释性与准确性。

LPWC是一个RDF知识图谱，包含近40万篇机器学习论文的信息，提供科学影响力量化和学术关键内容推荐的新方法。该知识图谱提供多种格式和知识图谱嵌入，可直接应用于机器学习应用中。

该研究探讨了知识图谱嵌入在国际贸易中的应用及其对预测准确性和知识表示可解释性的潜力，同时分析了嵌入方法对其他智能算法的影响。研究结果对决策者、企业家和经济学家有价值的见解。

研究者提出了一种因果增强的知识图谱嵌入（CausE）框架，应用因果干预来估计混杂嵌入的因果效应，并设计了新的训练目标来进行稳定的预测。实验结果表明，CausE 能够胜过基线模型，实现最先进的知识图谱补全性能。

知识图谱嵌入通过将实体和关系表示为向量空间，用于预测缺失的三元组。提出了一种新的因果增强的知识图谱嵌入框架，能胜过基线模型，实现最先进的知识图谱补全性能。