面些毛子种枝大票 3知识表示学习 XIDIAN UNIVERSITY ◆基于图神经网络的知识表示学习：R-GCN ●具体方法：定义了如下的传播模型以计算（有向、有标签）关系图中节点的 表示。 4=0 三+ r∈Rj∈Nr h四是第层节点的向量表示，r∈R是关系，R是关系集合，N?是节点i的基于 关系r的邻居集合，Cr是节点的对应于关系r的归一化常数，可以定义为 C,x=INI。 ·多层可以堆叠，使各层独立训练。 16 3 知识表示学习 16 基于图神经网络的知识表示学习：R-GCN  具体方法：定义了如下的传播模型以计算（有向、有标签）关系图中节点的 表示。 ℎ𝑖 (𝑙)是第𝑙层节点𝑖的向量表示， 𝑟 ∈ 𝑅是关系， R是关系集合，𝑁𝑖 𝑟是节点i的基于 关系r的邻居集合， 𝑐𝑖,𝑟是节点i的对应于关系r的归一化常数，可以定义为 𝑐𝑖,𝑟 = |𝑁𝑖 𝑟 |。  多层可以堆叠，使各层独立训练