OpenEA Benchmark

OpenEA 实现_x000D_
一组必要的函数作为其底层组件，_x000D_
包括初始化函数、损失函数和negative_x000D_
嵌入模块中的采样方法；组合_x000D_
互动模式下的学习策略；以及_x000D_
_x000D_中的距离度量和对齐推理策略
对齐模块。除此之外，OpenEA 还提供_x000D_
一组灵活的高级函数，配置_x000D_
调用这些组件的选项。这样，新的函数_x000D_
可以通过添加新的配置选项轻松集成。

OpenEA implements a set of essential functions as its underlying components, including initialization functions, loss functions, and negative sampling methods in the embedding module; composite learning strategies in interactive mode; and distance metrics and alignment reasoning strategies in the alignment module. In addition, OpenEA also provides a set of flexible advanced functions for configuring the options for invoking these components. In this way, new functions can be easily integrated by adding new configuration options.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

OpenEA Benchmark是一个由多所大学联合发布的公开数据集，专注于图数据的嵌入和对齐任务，提供了一系列支持这些任务的函数和模块。数据集发布于2020年，详细信息可通过其GitHub仓库和发布论文获取。