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。

知识图谱表示学习（KGRL）和知识图谱嵌入（KGE）在人工智能应用中起重要作用。本文综述了负采样方法对KGRL的贡献，并分类了不同的负采样方法。同时提出了未来研究的潜在方向。

本文介绍了一种基于地区的知识图谱嵌入方法，通过将关系表示为轴对齐八边形区域，实现了先前知识和学习模型的整合。研究表明，八边形嵌入能够准确捕捉非平凡规则基，并取得了有竞争力的实验结果。

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。