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👩🏼‍🏫 八股文

Fri, 24 Oct 2025 00:00:00 +0000

高频

JAVA

数据结构

八种基本的数据类型

●Java八种基本数据类型的字节数：1字节(byte、boolean)、 2字节(short、char)、4字节(int、float)、8字节(long、double)
●浮点数的默认类型为double（如果需要声明一个常量为float型，则必须要在末尾加上f或F）
●整数的默认类型为int（声明Long型在末尾加上l或者L）
●八种基本数据类型的包装类：除了char的是Character、int类型的是Integer，其他都是首字母大写
●char类型是无符号的，不能为负，所以是0开始的

BigDecimal 是精确计算 , 所以一般牵扯到金钱的计算 , 都使用 BigDecimal。

Integer相比int有什么优点？

Integer和 int 的区别：
●基本类型和引用类型：首先，int是一种基本数据类型，而Integer是一种引用类型。基本数据类型是Java中最基本的数据类型，它们是预定义的，不需要实例化就可以使用。而引用类型则需要通过实例化对象来使用。在性能方面，基本数据类型的操作通常比相应的引用类型快。
●自动装箱和拆箱：其次，Integer作为int的包装类，它可以实现自动装箱和拆箱。
●空指针异常：另外，int变量可以直接赋值为0，而Integer变量必须通过实例化对象来赋值。如果对一个未经初始化的Integer变量进行操作，就会出现空指针异常。这是因为它被赋予了null值，而null值是无法进行自动拆箱的
另一个非常重要的原因就是在Java中绝大部分方法或类都是用来处理类型对象的，如ArrayList集合类就只能以类作为他的存储对象，而这时如果想把一个int型的数据存入list是不可能的，必须把它包装成类，也就是Integer才能被List所接受。所以Integer的存在是很必要的

基础

静态变量也就是被 static 关键字修饰的变量。它可以被类的所有实例共享，无论一个类创建了多少个对象，它们都共享同一份静态变量。也就是说，静态变量只会被分配一次内存，即使创建多个对象，这样可以节省内存。
静态变量是通过类名来访问的，例如StaticVariableExample.staticVar（如果被 private关键字修饰就无法这样访问了）。

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通常情况下，静态变量会被 final 关键字修饰成为常量。

== 与 equals 有什么区别？

==
●对于基本类型：比较数值是否相等。int、double、char、boolean 这些，== 比较的是它们存储的“值”是否相同。
●对于引用类型：比较的是两个引用是否指向同一个对象（即地址相同）。对象、数组、字符串（注意：字符串字面量有常量池优化）
equals()
●定义在 Object 类中，默认实现等价于 ==（比较地址）。
●但是很多类（如 String、包装类、集合类）重写了 equals() 方法，改成比较对象内容。
【补充：Java 对 Integer、Short、Byte、Character 等包装类做了缓存（默认范围是 -128 到 127）。】

hashcode和equals方法有什么关系？

equals相等，hashcode一定相等。hashcode相等，equals不一定相等。
重新equals，必须要重写hashCode
在 Java 中，对于重写 equals 方法的类，通常也需要重写 hashCode 方法，并且需要遵循以下规定：
●一致性：如果两个对象使用 equals 方法比较结果为 true，那么它们的 hashCode 值必须相同。也就是说，如果 obj1.equals(obj2) 返回 true，那么 obj1.hashCode() 必须等于 obj2.hashCode()。
●非一致性：如果两个对象的 hashCode 值相同，它们使用 equals 方法比较的结果不一定为 true。即 obj1.hashCode() == obj2.hashCode() 时，obj1.equals(obj2) 可能为 false，这种情况称为哈希冲突。
hashCode 和 equals 方法是紧密相关的，重写 equals 方法时必须重写 hashCode 方法，以保证在使用哈希表等数据结构时，对象的相等性判断和存储查找操作能够正常工作。而重写 hashCode 方法时，需要确保相等的对象具有相同的哈希码，但相同哈希码的对象不一定相等。

String、StringBuffer、StringBuilder的区别和联系

1、可变性：String 是不可变的（Immutable），一旦创建，内容无法修改，每次修改都会生成一个新的对象。StringBuilder 和 StringBuffer 是可变的（Mutable），可以直接对字符串内容进行修改而不会创建新对象。
2、线程安全性：String 因为不可变，天然线程安全。StringBuilder 不是线程安全的，适用于单线程环境。StringBuffer 是线程安全的，其方法通过 synchronized 关键字实现同步，适用于多线程环境。
3、性能：String 性能最低，尤其是在频繁修改字符串时会生成大量临时对象，增加内存开销和垃圾回收压力。StringBuilder 性能最高，因为它没有线程安全的开销，适合单线程下的字符串操作。StringBuffer 性能略低于 StringBuilder，因为它的线程安全机制引入了同步开销。
4、使用场景：如果字符串内容固定或不常变化，优先使用 String。如果需要频繁修改字符串且在单线程环境下，使用 StringBuilder。如果需要频繁修改字符串且在多线程环境下，使用 StringBuffer。
对比总结如下：

特性	String	StringBuilder	StringBuffer
特性	String	StringBuilder	StringBuffer
不可变性	不可变	可变	可变
线程安全	是（因不可变）	否	是（同步方法）
性能	低（频繁修改时）	高（单线程）	中（多线程安全）
适用场景	静态字符串	单线程动态字符串	多线程动态字符串

例子代码如下：

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●操作少量的数据: 适用 String
●单线程操作字符串缓冲区下操作大量数据: 适用 StringBuilder
●多线程操作字符串缓冲区下操作大量数据: 适用 StringBuffer

浅拷贝 and 深拷贝

浅拷贝只复制对象的基本类型字段和引用类型的引用地址。
深拷贝则会递归复制引用对象，保证拷贝对象完全独立。

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说一下 Java IO 的分类。

Java 的 IO（输入输出）体系主要分为两大类：
1. 传统 IO（java.io 包）
面向流（Stream）的阻塞式 IO。
2. NIO（java.nio 包）
面向缓冲区（Buffer）的非阻塞式 IO，适用于高性能网络通信。

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二、传统 IO 的分类（最常考部分）
按照数据的处理方式和方向划分：

分类维度	类型	代表类	说明
分类维度	类型	代表类	说明
按方向	输入流（Input）	InputStream、Reader	从外部读取数据到程序
	输出流（Output）	OutputStream、Writer	从程序写数据到外部
按数据类型	字节流（Byte Stream）	InputStream/ OutputStream	处理二进制数据（图片、音频、文件）
	字符流（Character Stream）	Reader/ Writer	处理文本（自动编码转换）

集合Collection

Collection 下面主要有三大分支：List、Set 和 Queue。

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1. List（有序、可重复）

特点：元素有顺序，可以存放重复元素，可通过索引访问。常用实现类：
●ArrayList —— 底层是动态数组，查询快，增删中间元素慢。
●LinkedList —— 底层是双向链表，插入删除快，查询慢。
●Vector —— 线程安全，底层是数组（已过时，基本被 ArrayList 替代）。
●Stack —— 继承 Vector，后进先出（LIFO）栈结构。

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2. Set（无序、不重复）

特点：元素不可重复，主要用于去重。常用实现类：
●HashSet —— 基于 HashMap 实现，元素无序，查找快。
●LinkedHashSet —— 保证元素插入顺序，内部用链表维护。
●TreeSet —— 基于 TreeMap（红黑树），元素有序（自然顺序或自定义 Comparator）。
●EnumSet —— 专门用来存放枚举类型，性能优于 HashSet。

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3. Queue（队列 / 双端队列）

特点：支持队列操作，先进先出（FIFO），或者双端操作。常用实现类：
●PriorityQueue —— 优先队列，元素自动排序（自然顺序或自定义比较器）。
●ArrayDeque —— 双端队列，效率比 Stack、LinkedList 更高。
●LinkedList —— 也可以作为队列或双端队列使用。

●使用Collections类的synchronizedList方法将ArrayList包装成线程安全的List：

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Vecotor 是线程安全的

Arraylist和LinkedList的区别，哪个集合是线程安全的？

ArrayList和LinkedList都是Java中常见的集合类，它们都实现了List接口。
●底层数据结构不同：ArrayList使用数组实现，通过索引进行快速访问元素。LinkedList使用链表实现，通过节点之间的指针进行元素的访问和操作。
●插入和删除操作的效率不同：ArrayList在尾部的插入和删除操作效率较高，但在中间或开头的插入和删除操作效率较低，需要移动元素。LinkedList在任意位置的插入和删除操作效率都比较高，因为只需要调整节点之间的指针，但是LinkedList是不支持随机访问的，所以除了头结点外插入和删除的时间复杂度都是0(n)，效率也不是很高所以LinkedList基本没人用。
●随机访问的效率不同：ArrayList支持通过索引进行快速随机访问，时间复杂度为O(1)。LinkedList需要从头或尾开始遍历链表，时间复杂度为O(n)。
●空间占用：ArrayList在创建时需要分配一段连续的内存空间，因此会占用较大的空间。LinkedList每个节点只需要存储元素和指针，因此相对较小。
●使用场景：ArrayList适用于频繁随机访问和尾部的插入删除操作，而LinkedList适用于频繁的中间插入删除操作和不需要随机访问的场景。
●线程安全：这两个集合都不是线程安全的，Vector是线程安全的

ArrayList线程安全吗？把ArrayList变成线程安全有哪些方法？

不是线程安全的，ArrayList变成线程安全的方式有：
●使用Collections类的synchronizedList方法将ArrayList包装成线程安全的List：

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●使用CopyOnWriteArrayList类代替ArrayList，它是一个线程安全的List实现：

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●使用Vector类代替ArrayList，Vector是线程安全的List实现：

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ArrayList的创建和扩容

ArrayList 底层是数组实现的，当添加元素时，如果当前数组容量不足，会进行扩容。扩容规则是：新容量 = 旧容量 + 旧容量的一半，也就是 1.5 倍。
默认初始容量是 10，但可以通过构造函数指定初始容量，避免频繁扩容。

HashMap的扩容

HashMap 底层是数组+链表/红黑树
当元素数量超过 capacity（16） × load factor（0.75）时会扩容。
扩容规则是容量翻倍，据哈希值的高一位决定新位置：如果高位是 0，元素位置不变；如果高位是 1，元素位置移动到原索引 + 原容量。
JDK 8 还会根据链表长度把链表转成红黑树来优化查询。

什么是 HashMap？

HashMap 是 Java 中最常用的数据结构之一，用于存储键值对（Key-Value）。它基于哈希表实现，具有快速的查找和插入性能。
●无序存储：插入顺序不会被记录。
●允许一个 null 键和多个 null 值。
●非线程安全：多个线程同时访问需使用 ConcurrentHashMap 或加锁。
●底层结构：
○JDK 1.7：数组 + 链表
○JDK 1.8：数组 + 链表 + 红黑树（当链表长度超过阈值时转为红黑树）
🧩工作原理简述：
1计算哈希值：
○使用 key.hashCode() 生成哈希值。
2定位数组索引：
○使用 (n - 1) & hash 计算索引位置（n 是数组长度，必须是 2 的幂）以提高效率。
3处理哈希冲突：
○如果多个键映射到同一索引位置，使用链表存储。
○当链表长度超过 8 且数组长度超过 64 时，链表转换为红黑树以提高查询效率。

解决 HashMap 线程安全的常见方式

1. 使用 Collections.synchronizedMap()

●将 HashMap 包装成线程安全的 Map。
●每次访问都对整个 Map 加锁，适合低并发场景。
java

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●⚠️ 注意：遍历时需要手动同步：
java

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2. 使用 ConcurrentHashMap（推荐 ✅）

●高性能线程安全 Map，适合高并发场景。
●JDK 1.8 之后使用 CAS（Compare-And-Swap）和synchronized。
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●支持并发读写，效率远高于同步整个 Map。

ConcurrentHashMap —— “分段+CAS 的高并发智者”

ConcurrentHashMap 是为了解决 Hashtable 的性能瓶颈而设计的。不同版本实现略有差异：

JDK 1.7：分段锁（Segment Lock）

●整个 Map 被分成多个 Segment，每个 Segment 像一个小 Hashtable。
●多个线程可以同时操作不同 Segment，提高并发性能。
●锁粒度是 Segment 级别。默认有 16 个 Segment，也就是说理论上可以有 16 个线程同时写。
缺点：结构相对复杂，每次操作要先定位 Segment，再定位桶。

JDK 1.8：取消 Segment，改用 CAS + synchronized 细粒度锁

●整个 Map 用 Node 数组 + 链表/红黑树。
●写操作：先用 CAS（无锁原子操作）尝试占位，如果失败，再退而使用 synchronized 锁住某个桶位的链表或树节点，而不是整张表。
●读操作大多是无锁的，只读 volatile 变量保证可见性。
●扩容时采用多线程协助扩容机制，避免单线程扩容卡死。

JDK1.8版本：hashmap和concurrenthashmap的区别

●内存结构：hashmap采用数组 + 链表 + 红黑树的结构，当链表长度超过一定阈值（默认为 8）时，链表会转换为红黑树，以提高查找效率。ConcurrentHashMap弃了分段锁机制，采用 CAS + synchronized 来保证线程安全，内部结构同样是数组 + 链表 + 红黑树。
●线程安全性：hashmap仍然是非线程安全的，多线程环境下的问题依然存在。ConcurrentHashMap通过 CAS 和 synchronized 保证线程安全。在插入元素时，首先会尝试使用 CAS 操作更新节点，如果 CAS 失败，则使用 synchronized 锁住当前节点，再进行插入操作。
●性能：hashmap在单线程环境下，由于红黑树的引入，当链表较长时查找效率会有所提高。ConcurrentHashMap在多线程环境下，由于摒弃了分段锁，减少了锁的粒度，进一步提高了并发性能。同时，红黑树的引入也提高了查找效率。

面向对象

怎么理解面向对象？简单说说封装继承多态

面向对象是一种编程范式，它将现实世界中的事物抽象为对象，对象具有属性（称为字段或属性）和行为（称为方法）。
Java面向对象的三大特性包括：封装、继承、多态：
●封装：封装是指将对象的属性（数据）和行为（方法）结合在一起，对外隐藏对象的内部细节，仅通过对象提供的接口与外界交互。封装的目的是增强安全性和简化编程，使得对象更加独立。
●继承：继承是一种可以使得子类自动共享父类数据结构和方法的机制。它是代码复用的重要手段，通过继承可以建立类与类之间的层次关系，使得结构更加清晰。
●多态：多态是指允许不同类的对象对同一消息作出响应。即同一个接口，使用不同的实例而执行不同操作。多态性可以分为编译时多态（重载）和运行时多态（重写）。它使得程序具有良好的灵活性和扩展性。

抽象类和普通类区别

特性	抽象类	普通类
特性	抽象类	普通类
是否可实例化	❌ 不能直接实例化	✅ 可以直接创建对象
是否包含抽象方法	✅ 可以包含抽象方法（无方法体）	❌ 不允许有抽象方法
方法实现	✅ 可包含已实现和未实现的方法	✅ 所有方法必须有实现
继承要求	✅ 子类必须实现所有抽象方法	❌ 子类可选择性重写方法
使用场景	模板设计、定义通用行为	实现具体功能、创建实际对象

抽象类是“蓝图”，普通类是“建筑”；抽象类定义结构，普通类实现功能。
抽象类不能使用final修饰符

什么是泛型 (T)？

泛型是 Java 编程语言中的一个重要特性，它允许类、接口和方法在定义时使用一个或多个类型参数，这些类型参数在使用时可以被指定为具体的类型。
泛型就是让你在编程时“先不确定具体的数据类型”，等使用时再指定。
用处：
●自定义接口通用返回结果 CommonResult 通过参数 T 可根据具体的返回类型动态指定结果的数据类型
●定义 Excel 处理类 ExcelUtil 用于动态指定 Excel 导出的数据类型
●构建集合工具类（参考 Collections 中的 sort, binarySearch 方法）。

如何获取私有对象？

使用公共访问器方法（getter 方法）
反射机制。

什么是反射？

Java 反射 (Reflection) 是一种在程序运行时，动态地获取类的信息并操作类或对象（方法、属性）的能力。

我们平时写业务代码可能很少直接跟 Java 的反射（Reflection）打交道。但你可能没意识到，你天天都在享受反射带来的便利！很多流行的框架，比如 Spring/Spring Boot、MyBatis 等，底层都大量运用了反射机制，这才让它们能够那么灵活和强大。
下面简单列举几个最场景的场景帮助大家理解。
1.依赖注入与控制反转（IoC）
以 Spring/Spring Boot 为代表的 IoC 框架，会在启动时扫描带有特定注解（如 @Component, @Service, @Repository, @Controller）的类，利用反射实例化对象（Bean），并通过反射注入依赖（如 @Autowired、构造器注入等）。
2.注解处理
注解本身只是个“标记”，得有人去读这个标记才知道要做什么。反射就是那个“读取器”。框架通过反射检查类、方法、字段上有没有特定的注解，然后根据注解信息执行相应的逻辑。比如，看到 @Value，就用反射读取注解内容，去配置文件找对应的值，再用反射把值设置给字段。
3.动态代理与 AOP
想在调用某个方法前后自动加点料（比如打日志、开事务、做权限检查）？AOP（面向切面编程）就是干这个的，而动态代理是实现 AOP 的常用手段。JDK 自带的动态代理（Proxy 和 InvocationHandler）就离不开反射。代理对象在内部调用真实对象的方法时，就是通过反射的 Method.invoke 来完成的。

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4.对象关系映射（ORM）
像 MyBatis、Hibernate 这种框架，能帮你把数据库查出来的一行行数据，自动变成一个个 Java 对象。它是怎么知道数据库字段对应哪个 Java 属性的？还是靠反射。它通过反射获取 Java 类的属性列表，然后把查询结果按名字或配置对应起来，再用反射调用 setter 或直接修改字段值。反过来，保存对象到数据库时，也是用反射读取属性值来拼 SQL。

重载就是同样的一个方法能够根据输入数据的不同，做出不同的处理
重写就是当子类继承自父类的相同方法，输入数据一样，但要做出有别于父类的响应时，你就要覆盖父类方法

发生在同一个类中（或者父类和子类之间），方法名必须相同，参数类型不同、个数不同、顺序不同，方法返回值和访问修饰符可以不同。
综上：重载就是同一个类中多个同名方法根据不同的传参来执行不同的逻辑处理。

重写发生在运行期，是子类对父类的允许访问的方法的实现过程进行重新编写。
1方法名、参数列表必须相同，子类方法返回值类型应比父类方法返回值类型更小或相等，抛出的异常范围小于等于父类，访问修饰符范围大于等于父类。
2如果父类方法访问修饰符为 private/final/static 则子类就不能重写该方法，但是被 static 修饰的方法能够被再次声明。
3构造方法无法被重写

综上：重写就是子类对父类方法的重新改造，外部样子不能改变，内部逻辑可以改变。

区别点	重载 (Overloading)	重写 (Overriding)
区别点	重载 (Overloading)	重写 (Overriding)
发生范围	同一个类中。	父类与子类之间（存在继承关系）。
方法签名	方法名必须相同，但参数列表必须不同（参数的类型、个数或顺序至少有一项不同）。	方法名、参数列表必须完全相同。
返回类型	与返回值类型无关，可以任意修改。	子类方法的返回类型必须与父类方法的返回类型相同，或者是其子类。
访问修饰符	与访问修饰符无关，可以任意修改。	子类方法的访问权限不能低于父类方法的访问权限。（public > protected > default > private）
绑定时期	编译时绑定或称静态绑定	运行时绑定 (Run-time Binding) 或称动态绑定

方法的重写要遵循“两同两小一大”（以下内容摘录自《疯狂 Java 讲义》，）：
●“两同”即方法名相同、形参列表相同；
●“两小”指的是子类方法返回值类型应比父类方法返回值类型更小或相等，子类方法声明抛出的异常类应比父类方法声明抛出的异常类更小或相等；
●“一大”指的是子类方法的访问权限应比父类方法的访问权限更大或相等。
⭐️ 关于重写的返回值类型这里需要额外多说明一下，上面的表述不太清晰准确：如果方法的返回类型是 void 和基本数据类型，则返回值重写时不可修改。但是如果方法的返回值是引用类型，重写时是可以返回该引用类型的子类的。

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多线程

Java有几种创建线程的方式

Java创建线程有很多种方式，像实现Runnable、Callable接口、继承Thread类、创建线程池 ExecutorService 等等，不过这些方式并没有真正创建出线程，严格来说，Java就只有一种方式可以创建线程，那就是通过new Thread().start()创建。
1. 继承Thread类并重写run方法。 2. 实现Runnable接口并实现run方法。 3. 使用Callable接口配合FutureTask实现带返回值的线程。 4. 通过线程池（如Executor框架）创建管理线程。

下图是 Java 内存区域，通过下图我们从 JVM 的角度来说一下线程和进程之间的关系。

从上图可以看出：一个进程中可以有多个线程，多个线程共享进程的堆和方法区 (JDK1.8 之后的元空间)资源，但是每个线程有自己的程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈。
总结：线程是进程划分成的更小的运行单位。线程和进程最大的不同在于基本上各进程是独立的，而各线程则不一定，因为同一进程中的线程极有可能会相互影响。线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反。
背）
进程是操作系统资源分配的最小单位；线程是进程中负责执行的最小单位。
●进程：有自己独立的内存空间和资源，互不干扰，但切换开销大。
●线程：共享进程的资源，创建和切换开销小，但容易出现数据竞争。

共同点：两者都可以线程的执行。
区别：
●sleep() 方法没有释放锁，而 wait() 方法释放了锁。
●wait() 通常被用于线程间交互/通信，sleep()通常被用于执行。
●wait() 方法被调用后，线程不会自动苏醒，需要别的线程调用同一个对象上的 notify()或者 notifyAll() 方法。sleep()方法执行完成后，线程会自动苏醒，或者也可以使用 wait(long timeout) 超时后线程会自动苏醒。
●sleep() 是 Thread 类的静态本地方法，wait() 则是 Object 类的本地方法。为什么这样设计呢？下一个问题就会聊到。

wait() 是让获得对象锁的线程实现等待，会自动释放当前线程占有的对象锁。每个对象（Object）都拥有对象锁，既然要释放当前线程占有的对象锁并让其进入 WAITING 状态，自然是要操作对应的对象（Object）而非当前的线程（Thread）。
类似的问题：为什么 sleep() 方法定义在 Thread 中？
因为 sleep() 是让当前线程执行，不涉及到对象类，也不需要获得对象锁。

这是另一个非常经典的 Java 多线程面试问题，而且在面试中会经常被问到。很简单，但是很多人都会答不上来！
new 一个 Thread，线程进入了新建状态。调用 start()方法，会启动一个线程并使线程进入了就绪状态，当分配到时间片后就可以开始运行了。 start() 会执行线程的相应准备工作，然后自动执行 run() 方法的内容，这是真正的多线程工作。但是，直接执行 run() 方法，会把 run() 方法当成一个 main 线程下的普通方法去执行，并不会在某个线程中执行它，所以这并不是多线程工作。
总结：调用 start() 方法方可启动线程并使线程进入就绪状态，直接执行 run() 方法的话不会以多线程的方式执行。

如何创建线程池？线程池常见参数有哪些？

在 Java 中，创建线程池主要通过 java.util.concurrent.Executors 工具类或直接使用 ThreadPoolExecutor 类。推荐使用 ThreadPoolExecutor，因为 Executors 提供的工厂方法（如 newFixedThreadPool、newCachedThreadPool）存在潜在风险（如无界队列可能导致 OOM）。

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线程池常用的阻塞队列包括

1. ArrayBlockingQueue（基于数组的有界队列）； 2. LinkedBlockingQueue（基于链表的可选有界/无界队列）； 3. SynchronousQueue（不存储元素，直接传递任务）； 4. PriorityBlockingQueue（支持优先级排序的无界队列）。此外，ScheduledThreadPoolExecutor使用延迟队列DelayedWorkQueue处理定时任务。
●无界队列（如 LinkedBlockingQueue）：可以无限堆任务，但容易导致内存膨胀；线程数不会超过核心线程数。
●有界队列（如 ArrayBlockingQueue）：有容量限制，任务过多时会触发新线程的创建，直到最大线程数。
●同步队列（SynchronousQueue）：不存任务，必须立即交给线程执行，否则创建新线程。这通常用于“直接移交”策略，像 Java 的 CachedThreadPool。

线程同步方式

线程同步是多线程编程中保证数据一致性和操作原子性的关键机制。当多个线程并发访问共享资源（如变量、对象、文件等）时，若不加控制，会导致竞态条件（Race Condition）、数据错乱、状态不一致等问题。

背）
●synchronized：关键字。保证原子性和可见性，进入同步块会阻塞其他线程，退出时自动释放锁。简单易用但开销相对大。
●Lock（ReentrantLock 等）：显式锁，功能比 synchronized 强大。支持可重入、可中断、公平锁、tryLock 超时等特性。需要手动 lock() 和 unlock()，灵活但容易用错。
●volatile：轻量级修饰符。只保证可见性和禁止指令重排，不保证原子性。常用在状态标志、配置刷新、双重检查单例。性能比锁好，但不能用于复合操作。
synchronized vs lock
1机制：synchronized是Java关键字，基于JVM实现自动锁管理；Lock是接口，需手动加锁解锁。
2灵活性：Lock支持非阻塞尝试锁（tryLock）、可中断锁、超时锁，synchronized无法实现。
3公平性：Lock可设置公平/非公平策略，synchronized仅支持非公平锁。
4条件变量：Lock可通过Condition绑定多个条件，synchronized仅一个等待队列。
5性能：高并发时Lock更高效，synchronized优化后差距缩小，但Lock需显式释放避免死锁。
可重入性：使用计数器和持有线程记录实现
synchronization vs volatile：
1.synchronization是同步锁，可以保证数据可见性和原子性；volatile不是锁，只能保证数据可见性，不能保证原子性
2.synchronization可以修饰方法、代码块，volatile只能修饰变量
3.volatile可以禁止指令重排，synchronization不能禁止指令重排

1️⃣synchronized 关键字（最常用）

作用：
●保证同一时刻只有一个线程可以执行某个代码块或方法。
●自动加锁、释放锁（异常时也会释放）。
●可用于方法或代码块。
●悲观锁：默认认为会有冲突，直接加锁。
示例：

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2️⃣ ReentrantLock（显式锁，java.util.concurrent.locks）

作用：
●比 synchronized 更灵活，支持：
○尝试获取锁（tryLock()）
○可中断获取锁（lockInterruptibly()）
○超时获取锁
○公平锁/非公平锁
○多个条件变量（Condition）
示例：

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（补充)
ReentrantReadWriteLock（可重入读写锁）是 Java 并发包中用于解决“读多写少”场景下并发问题的工具，其核心设计是分离读锁和写锁：读锁（ReadLock）支持多线程共享，写锁（WriteLock）独占。

3️⃣ volatile 关键字（轻量级同步）

volatile 是 Java 中的一个轻量级同步机制，保证变量的可见性和禁止指令重排序，但不保证原子性。
作用：
●保证变量的可见性（一个线程修改，其他线程立即看到）
●禁止指令重排序（保证有序性）
●❗ 不保证原子性
示例：

\[codeblock卡片内容\]

4️⃣ 原子类（AtomicXXX，基于 CAS）

作用：
●利用 CPU 的 CAS（Compare-And-Swap）指令实现无锁线程安全操作。
●高性能，适用于高并发计数、状态更新等场景。
示例：

\[codeblock卡片内容\]

5️⃣ ThreadLocal（线程本地存储）

作用：
●为每个线程提供变量的独立副本，避免共享，自然线程安全
●不是“同步”，而是“隔离”
示例：

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适用场景：
●数据库连接、Session 管理（如 Spring 事务）
●用户上下文、请求 ID 透传
●SimpleDateFormat 等非线程安全对象的线程隔离

说一下ThreadLocal

ThreadLocal可以理解为线程本地变量，他会在每个线程都创建一个副本，那么在线程之间访问内部副本变量就行了，做到了线程之间互相隔离，相比于synchronized的做法是用空间来换时间。
ThreadLocal有一个静态内部类ThreadLocalMap，ThreadLocalMap又包含了一个Entry数组，Entry本身是一个弱引用，他的key是指向ThreadLocal的弱引用，Entry具备了保存key value键值对的能力。
弱引用的目的是为了防止内存泄露，如果是强引用那么ThreadLocal对象除非线程结束否则始终无法被回收，弱引用则会在下一次GC的时候被回收。
但是这样还是会存在内存泄露的问题，假如key和ThreadLocal对象被回收之后，entry中就存在key为null，但是value有值的entry对象，但是永远没办法被访问到，同样除非线程结束运行。
但是只要ThreadLocal使用恰当，在使用完之后调用remove方法删除Entry对象，实际上是不会出现这个问题的。

注意事项（坑点 ⚠️）

●内存泄漏问题：
○ThreadLocalMap 的 key 是弱引用，但 value 是强引用。
○如果线程池中线程长期存在，ThreadLocal 没有 remove()，可能导致 value 无法释放。
●最佳实践：
○用完记得 threadLocal.remove()。
○避免在线程池长生命周期线程中无限积累数据。

synchronized和reentrantlock区别？

synchronized 和 ReentrantLock 都是 Java 中提供的可重入锁：
●用法不同：synchronized 可用来修饰普通方法、静态方法和代码块，而 ReentrantLock 只能用在代码块上。
●获取锁和释放锁方式不同：synchronized 会自动加锁和释放锁，当进入 synchronized 修饰的代码块之后会自动加锁，当离开 synchronized 的代码段之后会自动释放锁。而 ReentrantLock 需要手动加锁和释放锁
●锁类型不同：synchronized 属于非公平锁，而 ReentrantLock 既可以是公平锁也可以是非公平锁。
●响应中断不同：ReentrantLock 可以响应中断，解决死锁的问题，而 synchronized 不能响应中断。
●底层实现不同：synchronized 是 JVM 层面通过监视器实现的，而 ReentrantLock 是基于 AQS 实现的。

Java 程序在运行时出现 CPU 占用率过高

使用 top 命令查看进程
使用 jstack 导出线程堆栈
jstat：查看 GC 情况，是否频繁 Full GC 导致 CPU 飙高。
jmap + MAT：导出堆快照，分析内存泄漏或对象膨胀。
先找线程 → 再看堆栈 → 最后分析代码或资源瓶颈。

保证数据的一致性有哪些方案呢？

●事务管理：ACID
●锁机制：synchronized
●版本控制：乐观锁 CAS

死锁

形成死锁需要同时满足4个条件：
1.互斥：任意时刻只能由一个线程持有
2.请求与保持：线程获取资源阻塞时不释放已经获取到的资源
3.循环等待：多个线程之间形成一个循环等待资源的关系
4.不可剥夺：已经获取到资源的线程其它线程无法剥夺，只能等待线程主动释放资源
预防死锁就是破坏死锁形成的条件之一即可
1.互斥：无法破坏，因为锁互斥是线程安全的基础条件
2.请求保持：可以破坏，一次性申请所有资源，申请不到资源的时候就释放已占有的资源，比如两个ReentrantLock锁，线程都使用tryLock获取锁，然后在finaly中对两个锁进行unlock，这样即使先申请lock1成功，lock2申请失败也会将lock1释放
3.循环等待：可以破坏，线程按照一定顺序申请锁即可，从而不会出现线程之间互相等待的情况
4.不可剥夺：可以破坏，lock允许中断线程
如何检测死锁？
1.可以用JDK提供的jstak命令转成栈块照进行分析，如果存在死锁一般会有相关提示
2.使用JDK提供的图形化界面jconsole的检测死锁功能
3.其它第三方提供的检测死锁工具

乐观锁和悲观锁

1悲观锁的实现
数据库层面：
通过SELECT … FOR UPDATE对查询结果加排他锁，其他事务需等待锁释放才能修改数据
BEGIN;
SELECT * FROM orders WHERE id = 1 FOR UPDATE; – 加锁
UPDATE orders SET status = ‘paid’ WHERE id = 1;
COMMIT; – 释放锁
java层面：
使用synchronized关键字或ReentrantLock实现线程级互斥。
2乐观锁的实现
• 版本号机制：
数据库表中增加version字段，更新时校验版本一致性。

• CAS（Compare and Swap）：
通过原子操作比较预期值与实际值，若一致则更新（AtomicInteger.incrementAndGet()）。

JVM

JVM 内存结构分为哪几个区域？

（堆、方法区、虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器）

JVM内存模型里的堆和栈有什么区别？

用途：
●栈主要用于存储局部变量、方法调用的参数、方法返回地址以及一些临时数据。
●堆用于存储对象的实例（包括类的实例和数组）。当你使用new关键字创建一个对象时，对象的实例就会在堆上分配空间。
生命周期：
●栈中的数据具有确定的生命周期，当一个方法调用结束时，其对应的栈帧就会被销毁，栈中存储的局部变量也会随之消失。
●堆中的对象生命周期不确定，对象会在垃圾回收机制（Garbage Collection, GC）检测到对象不再被引用时才被回收。
存取速度：
●栈的存取速度通常比堆快，因为栈遵循先进后出（LIFO, Last In First Out）的原则，操作简单快速。
●堆的存取速度相对较慢，因为对象在堆上的分配和回收需要更多的时间，而且垃圾回收机制的运行也会影响性能。
可见性：
●栈中的数据对线程是私有的，每个线程有自己的栈空间
●堆中的数据对线程是共享的，所有线程都可以访问堆上的对象。

内存泄漏和内存溢出的理解？

内存泄露：内存泄漏是指程序在运行过程中不再使用的对象仍然被引用，而无法被垃圾收集器回收，从而导致可用内存逐渐减少。
内存泄露常见原因：
●静态集合：使用静态数据结构（如HashMap或ArrayList）存储对象，且未清理。
●事件监听：未取消对事件源的监听，导致对象持续被引用。
●线程：未停止的线程可能持有对象引用，无法被回收。

内存溢出：内存溢出是指Java虚拟机（JVM）在申请内存时，无法找到足够的内存，最终引发OutOfMemoryError。这通常发生在堆内存不足以存放新创建的对象时。
内存溢出常见原因：
●大量对象创建：程序中不断创建大量对象，超出JVM堆的限制。
●持久引用：大型数据结构（如缓存、集合等）长时间持有对象引用，导致内存累积。
●递归调用：深度递归导致栈溢出。

类的加载

我们把 Java 的类加载过程分为三个主要步骤：加载、链接、初始化。
首先是加载阶段（Loading），它是 Java 将字节码数据从不同的数据源读取到 JVM 中，并映射为 JVM 认可的数据结构（Class 对象），这里的数据源可能是各种各样的形态，如 jar 文件、class 文件，甚至是网络数据源等；如果输入数据不是 ClassFile 的结构，则会抛出 ClassFormatError。
加载阶段是用户参与的阶段，我们可以自定义类加载器，去实现自己的类加载过程。
第二阶段是链接（Linking），这是核心的步骤，简单说是把原始的类定义信息平滑地转化入 JVM 运行的过程中。这里可进一步细分为三个步骤：
●验证（Verification），这是虚拟机安全的重要保障，JVM 需要核验字节信息是符合 Java 虚拟机规范的，否则就被认为是 VerifyError，这样就防止了恶意信息或者不合规的信息危害 JVM 的运行，验证阶段有可能触发更多 class 的加载。
●准备（Preparation），创建类或接口中的静态变量，并初始化静态变量的初始值。但这里的“初始化”和下面的显式初始化阶段是有区别的，侧重点在于分配所需要的内存空间，不会去执行更进一步的 JVM 指令。
●解析（Resolution），在这一步会将常量池中的符号引用（symbolic reference）替换为直接引用。
最后是初始化阶段（initialization），这一步真正去执行类初始化的代码逻辑，包括静态字段赋值的动作，以及执行类定义中的静态初始化块内的逻辑，编译器在编译阶段就会把这部分逻辑整理好，父类型的初始化逻辑优先于当前类型的逻辑。

双亲委派原则

当类加载器（Class-Loader）试图加载某个类型的时候，只有当父类加载器无法完成加载请求时，子类加载器才会尝试自己去加载。
使用委派模型的目的是避免重复加载 Java 类型。

垃圾回收的判定算法

引用计数法和可达性分析算法。

垃圾回收算法有哪些？

●标记-清除算法：标记-清除算法分为“标记”和“清除”两个阶段，首先通过可达性分析，标记出所有需要回收的对象，然后统一回收所有被标记的对象。标记-清除算法有两个缺陷，一个是效率问题，标记和清除的过程效率都不高，另外一个就是，清除结束后会造成大量的碎片空间。有可能会造成在申请大块内存的时候因为没有足够的连续空间导致再次 GC。
●复制算法：为了解决碎片空间的问题，出现了“复制算法”。复制算法的原理是，将内存分成两块，每次申请内存时都使用其中的一块，当内存不够时，将这一块内存中所有存活的复制到另一块上。然后将然后再把已使用的内存整个清理掉。复制算法解决了空间碎片的问题。但是也带来了新的问题。因为每次在申请内存时，都只能使用一半的内存空间。内存利用率严重不足。
●标记-整理算法：复制算法在 GC 之后存活对象较少的情况下效率比较高，但如果存活对象比较多时，会执行较多的复制操作，效率就会下降。而老年代的对象在 GC 之后的存活率就比较高，所以就有人提出了“标记-整理算法”。标记-整理算法的“标记”过程与“标记-清除算法”的标记过程一致，但标记之后不会直接清理。而是将所有存活对象都移动到内存的一端。移动结束后直接清理掉剩余部分。
●分代回收算法：分代收集是将内存划分成了新生代和老年代。分配的依据是对象的生存周期，或者说经历过的 GC 次数。对象创建时，一般在新生代申请内存，当经历一次 GC 之后如果对还存活，那么对象的年龄 +1。当年龄超过一定值(默认是 15，可以通过参数 -XX:MaxTenuringThreshold 来设定)后，如果对象还存活，那么该对象会进入老年代。

G1 回收器

G1(Garbage First)收集器 (标记-整理算法)：
Java堆并行收集器
G1收集器基于“标记-整理”算法实现，也就是说不会产生内存碎片。
G1回收的范围是整个Java堆(包括新生代，老年代)，而前六种收集器回收的范围仅限于新生代或老年代

出现full gc的情况都有哪些？

full gc是全局垃圾回收，同时对新生代、老年代、元空间进行垃圾回收，出现full gc的场景：
1.老年代内存空间不够，比如大对象无法在老年代分配足够空间、新生代的对象存活时间达到一定年龄进入老年代时空间不够
2.显示调用System.gc()
3.元空间内存不够

常见的jvm参数都有哪些？

\[codeblock卡片内容\]

解释：
●-Xms512m ：堆初始大小 512MB
●-Xmx2g ：堆最大大小 2GB
●-Xmn256m ：年轻代大小 256MB
●-XX:+UseG1GC ：使用 G1 垃圾回收器
●-XX:+PrintGCDetails ：打印 GC 详细信息
●-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError ：OOM 时生成堆转储文件
●-XX:HeapDumpPath=/tmp/heapdump.hprof ：堆转储保存路径
常见JVM参数包括：内存设置：-Xms（初始堆）、-Xmx（最大堆）、-Xss（线程栈）垃圾回收器：-XX:+UseG1GC（G1回收器）、-XX:+UseParallelGC（并行回收）监控调试：-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError（OOM生成堆转储）性能优化：-XX:MaxMetaspaceSize（元空间上限）日志参数：-Xloggc（GC日志路径）

Spring

AOP

AOP（面向切面编程），把横切关注点（日志、事务、权限、缓存等）从业务逻辑中抽离出来，集中管理。

IOC

●IoC（Inversion of Control，控制反转）：将对象的创建、依赖管理交给容器，而不是在类内部自己 new 对象。

依赖注入
（DI，Dependency Injection）：IoC 的实现方式，通过构造器、Setter 或注解（@Autowired / @Resource ）注入依赖对象。

IoC 和 DI 的区别？

答：
●IoC 是思想，控制反转，把对象的控制权交给容器。
●DI 是 IoC 的实现方式，容器通过注入依赖实现对象解耦。

Spring Bean 生命周期步骤

1实例化（Instantiation）
○Spring 通过反射创建 Bean 对象（相当于 new）。
2属性赋值（Populate Properties / Dependency Injection）
○Spring 进行依赖注入，把其他 Bean 注入进来（通过构造方法 / setter）。
3BeanNameAware / BeanFactoryAware / ApplicationContextAware 回调
○如果实现了这些接口，Spring 会把容器信息注入进来。
4BeanPostProcessor 前置处理

👩🏼‍🏫 A Survey on Knowledge Graphs

Thu, 11 Sep 2025 00:00:00 +0000

A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications 笔记

知识图谱嵌入

Knowledge Representation Learning 知识表示学习又叫KGE
pre

KGL的流程
1表示关系和实体的表示空间；
2 衡量事实三元组合理性的评分函数；3用于表示和学习关系交互的编码模型；
4要纳入嵌入方法的辅助信息。
表示学习包括逐点空间、流形、复向量空间、高斯分布和离散空间。评分指标通常分为基于距离的评分函数和基于相似性匹配的评分函数。目前的研究重点是编码模型，包括线性/双线性模型、分解和神经网络。辅助信息考虑文本、视觉和类型信息。

表示空间

表示学习的关键问题是学习实体和关系的低维分布式嵌入。目前文献主要使用实值逐点空间（图2（a）），包括向量、矩阵和张量空间，而其他类型的空间如复向量空间（图2（b））、高斯空间（图2（b）） . 2(c)) 和 manifold (图 2(d)) 也被使用。嵌入空间应遵循三个条件，即可微分性、计算可能性和评分函数的可定义性

\[15\]

。

Point-Wise Space

许多其他翻译模型（例如 TransH

\[20\]

）也使用类似的表示空间，而语义匹配模型使用普通向量空间（例如 HolE

\[21\]

）和关系投影矩阵（例如 ANALOGY

\[22\]

Complex Vector Space

Gaussian Distribution

Manifold and Group

(见论文)

评分函数

Encoding Models

Linear/Bilinear Models

（）

Neural Networks

（）

Convolutional Neural Networks

👩🏼‍🏫 基于旋转的模型

Thu, 11 Sep 2025 00:00:00 +0000

基于旋转的模型

RotaE

1.introduction

知识图的连接模式： symmetry/antisymmetry, inversion, and composition
TransE 旨在 model the inversion and composition patterns;
DisMult models the three-way interactions between head entities, relations, and tail entities吗，旨在对称建模。

欧拉恒等式：eiπ+1=0
eiθ=cosθ+isinθ

Complex Space

三类关系模式

负采样：

TransE：均匀随机采样（uniformly random sampling）
TransH：伯努利采样
KBGAN： GAN
RotatE： self-adversarial 自对抗

👩🏼‍🏫 负采样

Thu, 11 Sep 2025 00:00:00 +0000

负采样

MixKG: Mixing for harder negative samples in knowledge graph

2.方法

首先，从采样的负三元组中选择高质量的负三元组；其次，混合配对的高质量负三元组，然后生成新的更难的负三元组。
硬负样本是所提出模型的核心，但如何定义硬负样本仍然是一个问题。
张等人之前的几部作品。（2019）；卡兰蒂斯等人。（2020）使用评分函数 𝑓 ，将得分高的负三元组作为硬负样本，我们将这种方法称为基于评分函数的硬负样本（HNS-SF）。
然而，这个定义只考虑了负集中的负样本，而忽略了真三元组的帮助。因此，我们对硬负样本引入了不同的定义，它将与正确的头或尾实体更相似的候选实体视为硬负样本。我们将这种硬负样本的定义命名为基于正确实体相似性的硬负样本（HNS-CES）。

3Mix for Harder negative triplets

3.1.1硬负样本-评分函数

对于 { (ℎ,𝑟,𝑡1′),(ℎ,𝑟,𝑡2′),…(ℎ,𝑟,𝑡𝑀′) } 中的每个三元组，我们使用评分函数 𝑓 计算分数 𝑠(𝑡𝑚′)=𝑓(ℎ,𝑟,𝑡𝑚′) 。然后我们对分数{ 𝑠(𝑡1′),𝑠(𝑡2′),…𝑠(𝑡𝑀′) }进行降序排序，分数最大的负三元组是硬负样本。

3.1.2硬负样本-修正实体相似度

我们计算尾部实体与 (𝑡1′,𝑡2′,…𝑡𝑀′) 中每个候选实体之间的点积，然后得到相似度 𝑠(𝑡𝑚′)=𝑡∗𝑡𝑚′ 。具有top-K最大 𝑠(𝑡𝑚′) 的候选实体和头实体， (ℎ,𝑟,𝑡) 中的关系形成硬负三元组。

3.2这些硬三元组之间的混合

在获得用于混合的硬负三元组后，我们随机选择配对的硬负三元组，然后混合尾部实体以生成新的硬负样本。准确地说，假设有两个负三元组{ (ℎ,𝑟,𝑡𝑖′),(ℎ,𝑟,𝑡𝑗′) }，那么新生成的更难负三元组的尾部实体是

𝑡^𝑖,𝑗=𝛼∗𝑡𝑖′+(1−𝛼)∗𝑡𝑗′
𝑡^𝑖,𝑗=𝛼∗𝑡𝑖′+(1−𝛼)∗𝑡𝑗′

其中 𝛼 是从 (0,1) 中随机抽取的，那么生成的更难的负三元组是 (ℎ,𝑟,𝑡^𝑖,𝑗) 。

3.3损失函数

第一类是平移距离模型：

第二个是语义匹配模型：

Negative Sampling with Adaptive Denoising Mixup for Knowledge Graph Embedding

3.Methodology

PNE 模块利用 KGE 模型的当前预测结果将未标记的损坏三元组划分为伪负三元组和真负三元组。然后，AdaMix 模块为每个损坏的三元组选择合适的混合伙伴，并将它们混合在实体嵌入空间中，以生成部分正确的三元组或更难的负三元组，以帮助训练 KGE 模型。

3.1 边际伪负三重估计器（MPNE）

3.2自适应混合（AdaMix）

Toward Degree Bias in Embedding-Based Knowledge Graph Completion

让 𝑒1= （欧洲、国家/地区、德国）作为我们要扩充的三元组。我们将其与尾部实体德国的另一个三元组混合。我们考虑三元组 𝑒2= （比利时、博德斯、德国）。混合三元组表示为 𝑒~=(Europe+Belgium,Has Country+Borders,Germany) 。由于 𝑒1 包含德国所属的大陆，而 𝑒2 包含其接壤的国家，因此我们可以将合成三元组 𝑒~ 理解为传达德国在内部的地理位置欧洲的。这在预测原始三元组 𝑒1 中的德国时很有帮助，因为合成样本为德国的表示注入了更具体的地理信息。

📉 数据降维方法全解析

Tue, 12 Nov 2024 00:00:00 +0000

数据降维方法详解

一、什么是降维

降维（Dimensionality Reduction） 是将高维数据映射到低维空间的过程，在尽量保留主要信息的前提下减少特征维度。
主要目标包括：

降低计算复杂度
去除冗余特征与噪声
便于可视化与理解数据结构

降维方法可分为两类：

线性降维：如 PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）
非线性降维：如 t-SNE、UMAP

二、PCA（主成分分析）

1. 基本思想

PCA 是一种无监督的线性降维方法，通过线性变换将数据投影到新的正交坐标轴上，使得：

各轴方向互相独立；
在这些方向上数据方差最大。

换句话说，PCA 寻找能解释数据方差最大的方向，从而保留“最有信息量”的部分。

2. 数学原理

设原始数据矩阵为 \( X \in \mathbb{R}^{n \times d} \)。

中心化数据

\[ X_c = X - \bar{X} \]
计算协方差矩阵

\[ \Sigma = \frac{1}{n} X_c^T X_c \]
特征值分解

\[ \Sigma = V \Lambda V^T \]
- \( V \)：特征向量矩阵（主成分方向）
- \( \Lambda \)：特征值矩阵（方差解释率）
选择前 \( k \) 个主成分

\[ Z = X_c V_k \]
得到降维后的数据 \( Z \)。

3. 方差解释率

\[ \text{解释率}_i = \frac{\lambda_i}{\sum_j \lambda_j} \]

通常选择累计解释率达到 90%~95% 的前几个主成分。

4. 优缺点

优点：

简单高效，常用于特征压缩
去除特征相关性

缺点：

仅适用于线性结构
主成分难以直接解释

三、LDA（线性判别分析）

1. 基本思想

LDA 是一种有监督的线性降维方法。
与 PCA 不同，LDA 利用类别标签信息，通过最大化类间方差、最小化类内方差来寻找最优投影方向。

目标：

\[ \text{类间方差最大，类内方差最小} \]

2. 数学原理

设数据共有 \( C \) 个类别。

类内散度矩阵： \[ S_W = \sum_{i=1}^{C} \sum_{x \in X_i} (x - \mu_i)(x - \mu_i)^T \]
类间散度矩阵： \[ S_B = \sum_{i=1}^{C} n_i (\mu_i - \mu)(\mu_i - \mu)^T \]

优化目标：

\[ W^* = \arg\max_W \frac{|W^T S_B W|}{|W^T S_W W|} \]

通过广义特征值分解求得最优投影矩阵 \( W^* \)。

3. 特点

降维后最多为 \( C - 1 \) 维
常用于分类前特征提取（如人脸识别 Fisherfaces）

四、t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）

1. 基本思想

t-SNE 是一种非线性降维与可视化方法。
它通过保持高维空间中样本之间的局部相似性，在低维空间中展示高维数据的结构。

2. 核心步骤

在高维空间中，用高斯分布计算相似度 \( p_{j|i} \)。
在低维空间中，用 t 分布计算相似度 \( q_{ij} \)。
通过最小化 KL 散度： \[ KL(P||Q) = \sum_{i \neq j} p_{ij} \log \frac{p_{ij}}{q_{ij}} \] 使两个分布尽量接近。

3. 特点

擅长高维数据可视化
能揭示聚类结构
对参数（如 perplexity）敏感，计算较慢

五、UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）

1. 基本思想

UMAP 也是一种非线性降维方法，基于流形学习理论。
它假设数据分布在一个低维流形上，通过图论建模与优化实现降维。

2. 核心流程

在高维空间构建邻接图（保留局部关系）
在低维空间建立对应图
通过优化两图的相似性，保持局部与全局结构

3. 优点

比 t-SNE 更快、可扩展性更强
可保留更多全局结构
可用于聚类、嵌入或可视化

六、方法对比

方法	类型	是否监督	保留结构	应用场景	优点	缺点
PCA	线性	否	全局	特征压缩、预处理	简单高效	仅限线性结构
LDA	线性	是	类间/类内	分类前降维	利用标签信息	类别数限制
t-SNE	非线性	否	局部	可视化	展示聚类效果佳	计算慢
UMAP	非线性	否	局部+全局	可视化、聚类	快速可扩展	参数敏感

七、实践建议

PCA：用于预处理和特征压缩；
LDA：用于有监督分类任务前的降维；
t-SNE / UMAP：用于高维数据的可视化与结构探索。

常见实践流程：

数据标准化（StandardScaler）
先用 PCA 降到中等维度
再用 t-SNE 或 UMAP 可视化

机器学习

Tue, 12 Nov 2024 00:00:00 +0000

1. 机器学习总体概念

机器学习是让机器通过数据自动学习规律的技术。
核心任务是从数据中学习一个函数，用来进行预测或分类。

基本思想：数据 → 模型 → 学习规则（损失函数 + 优化） → 预测能力

机器学习主要分为三类：

监督学习：输入 + 标签（分类、回归）
无监督学习：只有输入（聚类、降维、密度估计）
强化学习：智能体通过与环境交互学习策略

2. 数学基础

机器学习的数学基石包括：

2.1 线性代数

向量、矩阵
矩阵运算（点乘、外积、特征值分解、奇异值分解 SVD）
距离与相似度（欧氏距离、余弦相似度）

2.2 概率论

条件概率
贝叶斯公式
分布（高斯、多项式）
最大似然估计（MLE）

2.3 微积分与优化

导数与梯度
梯度下降（GD）
牛顿法、凸优化理论

3. 监督学习

监督学习以“有标注的数据”为基础，目标是学习输入与输出之间的关系。

3.1 分类问题

输入特征 → 输出离散类别。

典型算法：

逻辑回归
决策树
随机森林
支持向量机（SVM）
KNN
朴素贝叶斯
神经网络（深度学习）

逻辑回归（Logistic Regression）

用于二分类。
本质是线性模型 + Sigmoid 映射成概率。
损失函数：交叉熵。

决策树

通过特征分裂构建树结构。
常见分裂指标：信息增益、Gini 指数。

随机森林

多棵决策树投票产生结果。
有效减少过拟合。

支持向量机（SVM）

寻找最大化间隔的分类超平面。
核技巧可处理非线性数据。

3.2 回归问题

输出连续数值。

典型算法：

线性回归
岭回归、Lasso
SVR（支持向量回归）
GBDT（梯度提升决策树）
XGBoost / LightGBM

线性回归

模型：\( y = w^Tx + b \)
损失：均方误差（MSE）
解法：正规方程或梯度下降。

Lasso & Ridge

通过 L1 或 L2 正则防止过拟合。

4. 无监督学习

无监督学习处理未标注的数据。

4.1 聚类

目标：发现数据内在分组结构。

算法：

K-Means（基于距离）
层次聚类
DBSCAN（基于密度）

K-Means 重点

随机初始化 K 个中心
迭代 “分配 → 更新中心”
目标：最小化簇内平方距离

4.2 降维

常用于可视化、加速训练、减少噪声。

算法：

PCA（主成分分析）
t-SNE（高维可视化）
Autoencoder（自编码器）

PCA

通过奇异值分解找到方差最大的方向。
保留主要成分即可降维。

5. 模型评估

对训练完的模型需要量化效果。

5.1 分类评估指标

准确率 Accuracy
精确率 Precision
召回率 Recall
F1-score
ROC 曲线、AUC

5.2 回归评估指标

MSE 均方误差
MAE 平均绝对误差
\(R^2\) 决定系数

5.3 训练/测试划分

训练集（training）
验证集（validation）
测试集（test）

使用交叉验证（K-fold）提高结果稳定性。

6. 训练流程（通用机器学习 pipeline）

数据收集
数据清洗（缺失值、异常值）
特征工程
选择模型
训练模型
调参（超参数优化）
模型评估
部署或进一步优化

7. 特征工程

机器学习的性能很大程度取决于特征。

7.1 特征处理方法

标准化（Standardization）
归一化（Normalization）
One-hot 编码
特征选择（过滤、包裹、嵌入方法）

7.2 特征重要性

在树模型、线性模型中尤为重要。

8. 过拟合与欠拟合

8.1 过拟合（记住训练集但泛化差）

解决方法：

正则化（L1/L2）
数据增强
交叉验证
降低模型复杂度

8.2 欠拟合（模型太简单）

解决方法：

使用更复杂模型
增加特征
减少正则化

9. 损失函数与优化

损失函数用于度量预测与真实标签的差距。
优化器用于最小化损失。

常见损失

回归：MSE、MAE
分类：交叉熵

常见优化器

梯度下降（GD）
随机梯度下降（SGD）
Adam（适应性学习率）

10. 树模型与 Boosting 系列

树模型在工业界广泛使用。

10.1 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）

使用残差逐步提升模型表现
连续叠加弱学习器（树）

10.2 XGBoost

GBDT 的高性能版本：

特征并行
剪枝算法
更快的训练速度

10.3 LightGBM

基于直方图的高效率算法
更快、更省内存
适合大数据训练

11. 强化学习（基础介绍）

强化学习由“智能体”与“环境”组成。

核心概念：

状态（State）
动作（Action）
奖励（Reward）
策略（Policy）
价值函数（Value Function）

经典方法：

Q-Learning
Deep Q Networks (DQN)
Policy Gradient

12. 机器学习 vs 深度学习

对比项	机器学习	深度学习
数据需求	中等	很大
特征工程	需要人工设计	自动学习
训练成本	较低	高
模型代表	SVM、树模型	CNN、Transformer
适用场景	小中型数据、结构化数据	图像、文本、大规模数据

深度学习学习笔记

Tue, 12 Nov 2024 00:00:00 +0000

深度学习学习笔记

1. 深度学习概念概览

深度学习属于机器学习的分支，基于多层神经网络。
核心目标：通过多层非线性变换自动学习特征表示。
深层模型相比手工特征更具表达能力，但训练更依赖数据和计算资源.

2. 神经网络基础

2.1 神经元与计算

神经元计算公式：
\( y = f(Wx + b) \)
其中 \(f\) 为激活函数（ReLU、Sigmoid 等）

2.2 激活函数

ReLU：解决梯度消失问题，训练快。
Sigmoid / Tanh：用于概率输出或特定场景。
Softmax：用于多分类。

2.3 损失函数

分类：交叉熵（Cross Entropy）
回归：均方误差（MSE）
损失函数用于衡量模型输出与真实标签之间的差距。

2.4 反向传播与优化器

反向传播利用链式法则计算梯度。
常见优化器：
- SGD
- Adam（自适应学习率）

3. 常见网络结构

3.1 全连接网络（MLP）

结构简单，多用于结构化数据或作为其它模型的基础单元。

3.2 卷积神经网络（CNN）

特点：局部感受野、权重共享。
应用：图像分类、检测、分割。
经典结构：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet。

3.3 循环神经网络（RNN / LSTM / GRU）

用于处理序列数据（文本、时间序列）。
LSTM/GRU 解决普通 RNN 的梯度消失问题。

3.4 Transformer

使用自注意力机制，捕捉任意位置的依赖关系。
并行计算效率高，现为 NLP 和 Vision 的主流架构。
常见模型：BERT、GPT、ViT。

4. 深度学习训练流程

准备数据
定义模型结构
定义损失函数
前向传播计算输出
反向传播计算梯度
使用优化器更新参数
在验证集评估效果
调整超参数并迭代训练

5. 训练常见问题及解决策略

5.1 过拟合

现象：训练集准确率高，验证集低。
解决：
- 正则化（L2）
- Dropout
- 数据增强
- 使用更小的模型

5.2 梯度消失 / 梯度爆炸

解决：
- 使用 ReLU
- 残差连接（ResNet）
- 梯度裁剪

5.3 学习率问题

学习率过大：训练震荡
学习率过小：训练很慢且可能陷入局部最优
常用策略：学习率衰减、余弦退火、warmup

6. 参数量、计算量与显存

参数量影响模型容量与存储需求。
FLOPs（浮点运算量）影响计算成本。
显存与 batch size 密切相关。
混合精度训练（FP16/BF16）可减少显存并加速训练。

7. 深度学习的主要应用领域

NLP（文本分类、机器翻译、对话系统）
CV（图像分类、目标检测、语义分割）
多模态（图文、图像生成、视频理解）
时间序列预测（金融、天气、传感器）

8. 学习路径建议

数学：线性代数、概率统计、微积分
基础编程：Python
框架：PyTorch
实践：MNIST → CIFAR → Bert → Transformer
论文阅读：经典模型结构与优化方法

🎉 KGE

Fri, 27 Oct 2023 00:00:00 +0000

title: 🧠 深入理解知识图谱嵌入：从理论到实践 summary: 探索知识图谱嵌入技术的核心原理、主流方法及其在实际应用中的强大潜力 date: 2025-11-17

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概述

知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）是将知识图谱中的实体和关系映射到连续向量空间的技术，它在人工智能和知识表示领域扮演着越来越重要的角色。

为什么需要知识图谱嵌入？

传统的知识图谱以三元组形式存储信息（头实体、关系、尾实体），例如：

(北京, 首都, 中国)
(爱因斯坦, 提出, 相对论)

然而，这种离散表示存在一些局限：

难以计算相似度 - 无法直接度量实体或关系之间的语义相似性
稀疏性问题 - 知识图谱往往不完整，存在大量缺失链接
计算效率低 - 难以应用于大规模机器学习任务
泛化能力弱 - 无法推理图谱中未明确表示的知识

知识图谱嵌入通过将离散的符号转换为稠密的向量表示，优雅地解决了这些问题。

核心技术原理

基本思想

知识图谱嵌入的核心目标是学习一个映射函数 f，使得：

每个实体 e ∈ E 映射到向量 e ∈ ℝ^d
每个关系 r ∈ R 映射到向量/矩阵 r
保持图谱的结构和语义信息

评分函数

嵌入模型通常定义一个评分函数 φ(h, r, t)，用于衡量三元组 (h, r, t) 的合理性。训练目标是让真实三元组得分高，虚假三元组得分低。

主流嵌入方法

1. TransE (2013)

最经典的平移模型，将关系建模为向量平移：

核心思想： h + r ≈ t

优点：

模型简单，参数少
对一对一关系效果很好
训练速度快

局限：

难以处理一对多、多对一、多对多关系
对称关系建模能力弱

2. TransH (2014)

引入关系超平面的概念，允许实体在不同关系下有不同表示：

改进： 将实体投影到关系特定的超平面上

h_⊥ + r ≈ t_⊥

优势： 可以建模复杂关系类型

3. DistMult (2015)

使用双线性模型，通过元素级乘法建模关系：

评分函数： φ(h, r, t) = h^T diag(r) t

特点：

简洁高效
只能处理对称关系
在链接预测任务上表现优异

4. ComplEx (2016)

扩展到复数空间，可以处理非对称关系：

创新： 使用复数向量嵌入

通过共轭操作自然建模非对称性

优势： 兼顾简洁性和表达能力

5. RotatE (2019)

将关系建模为复平面上的旋转：

核心公式： t = h ∘ r（其中∘表示Hadamard积）

|r_i| = 1，r作为旋转

亮点：

能够建模对称、反对称、逆关系、组合关系
理论性质优雅

6. 图神经网络方法

近年来，基于GNN的方法成为新趋势：

R-GCN - 关系图卷积网络
CompGCN - 组合图卷积网络
NBFNet - 神经贝尔曼-福特网络

这些方法通过消息传递机制捕获多跳邻域信息。

应用场景

实际应用

知识图谱嵌入已经在多个领域展现出强大的实用价值

1. 链接预测（Link Prediction）

预测知识图谱中缺失的关系，例如：

药物-疾病关系发现
社交网络好友推荐
学术论文引用预测

2. 实体分类与聚类

利用嵌入向量进行：

实体类型预测
相似实体发现
知识图谱补全

3. 问答系统

增强问答系统的语义理解能力：

多跳推理问答
知识库问答（KBQA）
对话系统

4. 推荐系统

融合知识图谱提升推荐质量：

商品推荐（电商）
内容推荐（新闻、视频）
个性化推荐

5. 药物发现

在生物医学领域的应用：

药物重定位
副作用预测
药物-靶点相互作用预测

实践指南

开源工具与库

推荐以下优秀的开源框架：

Python库：

PyKEEN - 功能全面的知识图谱嵌入库
DGL-KE - 基于深度图库的高效实现
OpenKE - 清华大学开发的KGE工具包
AmpliGraph - 易用的嵌入和推理库
Pykg2vec - 丰富的模型实现

深度学习框架：

PyTorch Geometric
DGL (Deep Graph Library)
Spektral (TensorFlow)

数据集

常用的基准数据集：

数据集	实体数	关系数	三元组数	领域
FB15k	14,951	1,345	592,213	通用知识
FB15k-237	14,541	237	310,116	通用知识
WN18	40,943	18	151,442	词汇知识
WN18RR	40,943	11	93,003	词汇知识
YAGO3-10	123,182	37	1,089,040	百科知识

评估指标

Important

选择合适的评估指标对模型性能评估至关重要

常用评估指标包括：

MRR (Mean Reciprocal Rank) - 平均倒数排名
Hits@K - Top-K准确率（K=1,3,10）
MR (Mean Rank) - 平均排名

训练技巧

1. 负采样策略

均匀负采样
类型感知负采样
自对抗负采样（提高难度）

2. 正则化方法

L2正则化
Dropout
向量归一化

3. 优化技巧

使用Adam优化器
学习率调度（warm-up + decay）
批量训练

4. 超参数调优

嵌入维度：通常50-500
负样本数：5-20
学习率：0.0001-0.01
Margin：0.5-2.0（对于margin-based方法）

挑战与未来方向

当前挑战

尽管取得了显著进展，知识图谱嵌入仍面临诸多挑战

主要挑战

1. 可扩展性

工业级图谱往往包含数亿实体和关系
需要更高效的训练和推理算法

2. 长尾问题

大部分实体和关系出现频率极低
低频实体的嵌入质量难以保证

3. 复杂推理

多跳路径推理
组合关系理解
时空推理

4. 异构信息融合

如何有效整合文本、属性、类型等辅助信息
多源知识图谱对齐

5. 动态更新

知识图谱持续演化
增量学习vs.全量重训练

未来研究方向

神经符号融合 - 结合符号逻辑推理和神经网络学习
因果推理 - 从相关性到因果性的跨越
小样本学习 - 处理稀疏数据的泛化能力
联邦学习 - 保护隐私的分布式图谱嵌入
量子嵌入 - 探索量子计算在图谱嵌入中的应用

学习资源

📚 推荐论文

综述论文：

“Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications” (2017)
“A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications” (2021)

经典论文：

TransE: “Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data” (NIPS 2013)
DistMult: “Embedding Entities and Relations for Learning and Inference in Knowledge Bases” (ICLR 2015)
ComplEx: “Complex Embeddings for Simple Link Prediction” (ICML 2016)
RotatE: “RotatE: Knowledge Graph Embedding by Relational Rotation in Complex Space” (ICLR 2019)

🎓 课程与教程

Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs
清华大学《知识图谱》课程
PyKEEN官方教程
Graph Neural Networks相关课程

💬 社区资源

Reddit: r/MachineLearning, r/GraphTheory
知乎「知识图谱」话题

🔗 相关会议

ICLR (International Conference on Learning Representations)
NeurIPS (Neural Information Processing Systems)
ICML (International Conference on Machine Learning)
AAAI, ACL, EMNLP
ISWC (International Semantic Web Conference)

结语

知识图谱嵌入是连接符号知识和神经网络的桥梁，它为机器理解和推理结构化知识提供了强大工具。随着技术的不断发展，我们期待看到更多创新方法和应用场景的涌现。

开始你的KGE之旅

建议从TransE等经典模型入手，使用PyKEEN等工具在小型数据集上进行实验，逐步深入理解各种方法的原理和适用场景。

无论你是研究者、工程师还是学生，知识图谱嵌入都值得深入探索。希望这篇博客能为你的学习和研究提供有价值的参考！

参考文献：

Bordes, A., et al. (2013). Translating embeddings for modeling multi-relational data. NIPS.
Yang, B., et al. (2015). Embedding entities and relations for learning and inference in knowledge bases. ICLR.
Trouillon, T., et al. (2016). Complex embeddings for simple link prediction. ICML.
Sun, Z., et al. (2019). RotatE: Knowledge graph embedding by relational rotation in complex space. ICLR.
Wang, Q., et al. (2017). Knowledge graph embedding: A survey of approaches and applications. TKDE.

许可证

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QuatRE: Relation-Aware Quaternions for Knowledge Graph Embedding
DaBR :Distance-Adaptive Quaternion Knowledge Graph Embedding with Bidirectional Rotation
QuatE-D: A Distance-Based Quaternion Model for Knowledge Graph Embedding

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期刊

Applied Intelligence 9 c
Applied Soft Computing 1
Data Mining and Knowledge Discovery 4 b
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2
International Journal of Machine Learning and Cybernetics 3
IEEE Intelligent Systems 1
Information Processing and Management 7 B
Information Sciences 13 b
Knowledge-Based Systems 16 c
Neurocomputing 5 c
IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing 2
IEEE Transactions on Fuzzy Systems 2
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 14 A
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 3

Applied Intelligence
Knowledge-Based Systems
Neurocomputing

Journal

●(CH-TKG) Qiuying Ma, Xuan Zhang, Zishuo Ding, Chen Gao, Weiyi Shang, Qiong Nong, Yubin Ma, Zhi Jin. “Temporal knowledge graph reasoning based on evolutional representation and contrastive learning”. Applied Intelligence 2024.
●(Ensemble) Yalin Wang, Yubin Peng, Jingyu Guo. “Enhancing knowledge graph embedding with structure and semantic features”. Applied Intelligence 2024.
●(IRAN) Xuhua Yang, Qi-Yao Li, Dong Wei, Hai-Xia Long. “Implicit relational attention network for few-shot knowledge graph completion”. Applied Intelligence 2024.
●(Light-HGCN) Jinglin Zhang, Bo Shen. “A lightweight hierarchical graph convolutional model for knowledge graph representation learning”. Applied Intelligence 2024.
●(MPNet) Jingbin Wang, Renfei Wu, Yuwei Wu, Fuyuan Zhang, Sirui Zhang, Kun Guo. “MPNet: temporal knowledge graph completion based on a multi-policy network”. Applied Intelligence 2024.
●(MTRN) Xuhua Yang, Dong Wei, Lian Zhang, Gang-Feng Ma, Xin-Li Xu, Haixia Long. “Task-related network based on meta-learning for few-shot knowledge graph completion”. Applied Intelligence 2024.
●(SR-GNN) Xinlu Li, Yujie Tian, Shengwei Ji. “Semantic- and relation-based graph neural network for knowledge graph completion”. Applied Intelligence 2024.
●(TSAE) Anish Rajkumar Khobragade, Shashikant Ghumbre, Vinod Keshaorao Pachghare. “Enhancing missing facts inference in knowledge graph using triplet subgraph attention embeddings”. Applied Intelligence 2024.
●(TSA-Net) Ruzhong Xie, Ke Ruan, Bosong Huang, Weihao Yu, Jing Xiao, Jin Huang. “TSA-Net: a temporal knowledge graph completion method with temporal-structural adaptation”. Applied Intelligence 2024.
●(DOGE) Vid Kocijan, Myeongjun Erik Jang, Thomas Lukasiewicz. “Pre-training and diagnosing knowledge base completion models”. Artificial Intelligence 2024.
●Wenbo Zheng, Lan Yan, Fei-Yue Wang. “Knowledge is power: Open-world knowledge representation learning for knowledge-based visual reasoning”. Artificial Intelligence 2024.
●(TiPNN) Hao Dong, Pengyang Wang, Meng Xiao, Zhiyuan Ning, Pengfei Wang, Yuanchun Zhou. “Temporal inductive path neural network for temporal knowledge graph reasoning”. Artificial Intelligence 2024.
●(MA-TPath) Luyi Bai, Mingzhuo Chen, Qianwen Xiao. “Multi-hop temporal knowledge graph reasoning with multi-agent reinforcement learning”. Applied Soft Computing 2024.
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●(CDRGN-SDE) Dong Zhang, Wenlong Feng, Zonghang Wu, Guanyu Li, Bo Ning. “CDRGN-SDE: Cross-Dimensional Recurrent Graph Network with neural Stochastic Differential Equation for temporal knowledge graph embedding”. Expert Systems With Applications 2024.
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●Pengfei Zhang, Dong Chen, Yang Fang, Weidong Xiao, Xiang Zhao, Zhen Tan, Rui Wang. “A knowledge graphs representation method based on IsA relation modeling”. Expert Systems With Applications 2024.
●(LMS) Jinchuan Zhang, Bei Hui, Chong Mu, Ling Tian. “Learning multi-graph structure for Temporal Knowledge Graph reasoning”. Expert Systems With Applications 2024.
●Ruixin Ma, Hao Wu, Xiaoru Wang, Weihe Wang, Yunlong Ma, Liang Zhao. “Multi-view semantic enhancement model for few-shot knowledge graph completion”. Expert Systems With Applications 2024.
●(MFSSN) Jie Liu, Lizheng Zu, Yunbin Yan, Jiye Zuo, Benliang Sang. “Multi-Filter soft shrinkage network for knowledge graph embedding”. Expert Systems With Applications 2024.
●(MSHE) Dan Jiang, Ronggui Wang, Lixia Xue, Juan Yang. “Multisource hierarchical neural network for knowledge graph embedding”. Expert Systems With Applications 2024.
●(SeAE) Jingbin Wang, Hao Huang, Yuwei Wu, Fuyuan Zhang, Sirui Zhang, Kun Guo. “Open Knowledge Graph Link Prediction with Semantic-Aware Embedding”. Expert Systems With Applications 2024.
●(SpaceRL-KG) Miguel Bermudo, Daniel Ayala, Inma Hernández, David Ruiz, Miguel Toro. “SpaceRL-KG: Searching paths automatically combining embedding-based rewards with Reinforcement Learning in Knowledge Graphs”. Expert Systems With Applications 2024.
●(TPComplEx) Jinfa Yang, Xianghua Ying, Yongjie Shi, Bowei Xing. “Tensor decompositions for temporal knowledge graph completion with time perspective”. Expert Systems With Applications 2024.
●(MvTuckER) Hao Wang, Jing Yang, Laurence T. Yang, Yuan Gao, Jihong Ding, Xiaokang Zhou, Huazhong Liu. “MvTuckER: Multi-view knowledge graphs representation learning based on tensor tucker model”. Information Fusion 2024.
●(GATFCN) Yuzhu Jin, Liu Yang. “Graph‑aware tensor factorization convolutional network for knowledge graph completion”. International Journal of Machine Learning and Cybernetics 2024.
●(HHAN-KGC) Jiaohuang Luo, Changlong Song. “Knowledge graph completion model based on hyperbolic hierarchical attention network”. International Journal of Machine Learning and Cybernetics 2024.
●(RCGCN-TE) Hong Yu, Jinxuan Tang, Zhihan Peng, Ye Wang. “Relation correlations‑aware graph convolutional network with text‑enhanced for knowledge graph embedding”. International Journal of Machine Learning and Cybernetics 2024.
●(TE-TFN) Jingchao Wang, Xiao Liu, Weimin Li, Fangfang Liu, Xing Wu, Qun Jin. “A Text-Enhanced Transformer Fusion Network for Multimodal Knowledge Graph Completion”. IEEE Intelligent Systems 2024.
●(DLGR) Yao Xiao, Guangyou Zhou, Zhiwen Xie, Jin Liu, Jimmy Xiangji Huang. “Learning dual disentangled representation with self-supervision for temporal knowledge graph reasoning”. Information Processing and Management 2024.
●(DT4KGR) Yi Xia, Junyong Luo, Gang Zhou, Mingjing Lan, Xiaohui Chen, Jing Chen. “DT4KGR: Decision transformer for fast and effective multi-hop reasoning over knowledge graphs”. Information Processing and Management 2024.
●(DTAE) Weibin Deng, Yiteng Zhang, Hong Yu, Hongxing Li. “Knowledge graph embedding based on dynamic adaptive atrous convolution and attention mechanism for link prediction”. Information Processing and Management 2024.
●(RGAI) Bin Shang, Yinliang Zhao, Jun Liu. “Knowledge graph representation learning with relation-guided aggregation and interaction”. Information Processing and Management 2024.
●(STKGR-PR) Xiangxi Meng, Luyi Bai, Jiahui Hu, Lin Zhu. “Multi-hop path reasoning over sparse temporal knowledge graphs based on path completion and reward shaping”. Information Processing and Management 2024.
●(TaReT) Jiangtao Ma, Kunlin Li, Fan Zhang, Yanjun Wang, Xiangyang Luo, Chenliang Li, Yaqiong Qiao. “TaReT: Temporal knowledge graph reasoning based on topology-aware dynamic relation graph and temporal fusion”. Information Processing and Management 2024.
●(TEGS) Zhifei Li, Yue Jian, Zengcan Xue, Yumin Zheng, Miao Zhang, Yan Zhang, Xiaoju Hou, Xiaoguang Wang. “Text-enhanced knowledge graph representation learning with local structure”. Information Processing and Management 2024.
●(Ae2KGR) Bin Shang, Yinliang Zhao, Yifan Liu, Chenxin Wang. “Attention-based exploitation and exploration strategy for multi-hop knowledge graph reasoning”. Information Sciences 2024.
●(CKBRLM) Weiyan Zhang, Chuang Chen, Tao Chen, Jingping Liu, Qi Ye, Tong Ruan. “A multi-view representation learning framework for commonsense knowledge bases”. Information Sciences 2024.
●(CoPE) Adnan Zeb, Summaya Saif, Junde Chen, James Jianqiao Yu, Qingshan Jiang, Defu Zhang. “CoPE: Composition-based Poincaré embeddings for link prediction in knowledge graphs”. Information Sciences 2024.
●(CRmod) Lin Zhu, Die Chai, Luyi Bai. “CRmod: Context-Aware Rule-Guided reasoning over temporal knowledge graph”. Information Sciences 2024.
●(DT-WE) Xiaobei Xu, Wei Jia, Li Yan, Xiaoping Lu, Chao Wang, Zong Min Ma. “Spatiotemporal knowledge graph completion via diachronic and transregional word embedding”. Information Sciences 2024.
●(F-TKGE) Yuanfei Dai, Wenzhong Guo, Carsten Eickhoff. “Wasserstein adversarial learning based temporal knowledge graph embedding”. Information Sciences 2024.
●(Joint-MTComplEx) Fu Zhang, Hongzhi Chen, Yuzhe Shi, Jingwei Cheng, Jinghao Lin. “Joint framework for tensor decomposition-based temporal knowledge graph completion”. Information Sciences 2024.
●(KR-POFSA) Enliang Yan, Tao Zhang, Jianping Yu, Tianyong Hao, Qiliang Chen. “A preliminary study on few-shot knowledge reasoning mechanism based on three-way partial order structure”. Information Sciences 2024.
●(MGIF) Duantengchuan Li, Fobo Shi, Xiaoguang Wang, Chao Zheng, Yuefeng Cai, Bing Li. “Multi-perspective knowledge graph completion with global and interaction features”. Information Sciences 2024.
●(RuMER-RL) Zefan Zeng, Qing Cheng, Yuehang Si, Zhong Liu. “RuMER-RL: A hybrid framework for sparse knowledge graph explainable reasoning”. Information Sciences 2024.
●(SANe) Yancong Li, Xiaoming Zhang, Bo Zhang, Feiran Huang, Xiaopeng Chen, Ming Lu, Shuai Ma. “SANe: Space adaptation network for temporal knowledge graph completion”. Information Sciences 2024.
●(SimRE) Dong Zhang, Zhe Rong, Chengyuan Xue, Guanyu Li. “SimRE: Simple contrastive learning with soft logical rule for knowledge graph embedding”. Information Sciences 2024.
●(THOR) Yeon-Chang Lee, JaeHyun Lee, Dongwon Lee, Sang-Wook Kim. “Learning to compensate for lack of information: Extracting latent knowledge for effective temporal knowledge graph completion”. Information Sciences 2024.
●(RTTI) Ruinan Liu, Guisheng Yin, Zechao Liu, Ye Tian. “Reinforcement learning with time intervals for temporal knowledge graph reasoning”. Information Systems 2024.
●(SFTe) Wei Jia, Ruizhe Ma, Weinan Niu, Li Yan, Zongmin Ma. “SFTe: Temporal knowledge graphs embedding for future interaction prediction”. Information Systems 2024.
●(CEC-BD) Lupeng Yue, Yongjian Ren, Yan Zeng, Jilin Zhang, Kaisheng Zeng, Jian Wan, Mingyao Zhou. “Complex expressional characterizations learning based on block decomposition for temporal knowledge graph completion”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(CLF) Hao Wang, Dandan Song, Zhijing Wu, Jia Li, Yanru Zhou, Jing Xu. “A collaborative learning framework for knowledge graph embedding and reasoning”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(CP-KGC) Rui Yang, Jiahao Zhu, Jianping Man, Li Fang, Yi Zhou. “Enhancing text-based knowledge graph completion with zero-shot large language models: A focus on semantic enhancement”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(DAN) Lingbing Guo, Zhuo Chen, Jiaoyan Chen, Yichi Zhang, Zequn Sun, Zhongpu Bo, Yin Fang, Xiaoze Liu, Huajun Chen, Wen Zhang. “Distributed representations of entities in open-world knowledge graphs”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(DeER) Ming Lu, Yancong Li, Jiangxiao Zhang, Haiying Ren, Xiaoming Zhang. “Deep hyperbolic convolutional model for knowledge graph embedding”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(DPE) Ya Chen, Samuel Mensah, Junpeng Li. “Learning distributed representations of knowledge that preserve deductive reasoning”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(DRGCL) Hong Yin, Jiang Zhong, Rongzhen Li, Xue Li. “Disentangled Relational Graph Neural Network with Contrastive Learning for knowledge graph completion”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(GFedKG) Yuzhuo Wang, Hongzhi Wang, Xianglong Liu, Yu Yan. “GFedKG: GNN-based federated embedding model for knowledge graph completion”. Knowledge-Based Systems 2024.
●Hao Zhong, Weisheng Li, Qi Zhang, Ronghua Lin, Yong Tang. “A unified embedding-based relation completion framework for knowledge graph”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(LCA-KGC) Bin Shang, Yinliang Zhao, Jun Liu. “Learnable convolutional attention network for knowledge graph completion”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(ODETKGE) Huimin Huang, Luodi Xie, Mingzhe Liu, Jiajun Lin, Hong Shen. “An embedding model for temporal knowledge graphs with long and irregular intervals”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(RG-TGA) Jie Hu, Yinglian Zhu, Fei Teng, Tianrui Li. “Temporal knowledge graph reasoning based on relation graphs and time-guided attention mechanism”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(SDFormer) Duantengchuan Li, Tao Xia, Jing Wang, Fobo Shi, Qi Zhang, Bing Li, Yu Xiong. “SDFormer: A shallow-to-deep feature interaction for knowledge graph embedding”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(SelectE) Lizheng Zu, Lin Lin, Song Fu, Feng Guo, Jinlei Wu. “SelectE: Multi-scale adaptive selection network for knowledge graph representation learning”. Knowledge-Based Systems 2024.
●(TELS) Jiujiang Guo, Jian Yu, Mankun Zhao, Mei Yu, Ruiguo Yu, Linying Xu, Yu Pan, Xuewei Li. “TELS: Learning time-evolving information and latent semantics using dual quaternion for temporal knowledge graph completion”. Knowledge-Based Systems 2024.
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●(MADE) Jiapu Wang, Boyue Wang, Junbin Gao, Shirui Pan, Tengfei Liu, Baocai Yin, Wen Gao. “MADE: Multicurvature Adaptive Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion”. IEEE Transactions on Cybernetics 2024.
●(CNN-ECFA) Kairong Hu, Xiaozhi Zhu, Hai Liu, Yingying Qu, Fu Lee Wang, Tianyong Hao. “Convolutional Neural Network-Based Entity-Specific Common Feature Aggregation for Knowledge Graph Embedding Learning”. IIEEE Transactions on Consumer Electronics 2024.
●(ERGRW) Weisheng Li, Hao Zhong, Ronghua Lin, Chao Chang, Zhihong Pan, Yong Tang. “Entity-Relation Guided Random Walk for Link Prediction in Knowledge Graphs”. IEEE Transactions on Computational Social Systems 2024.
●Huashi Zhu, Dexuan Xu, Yu Huang, Zhi Jin, Weiping Ding, Jiahui Tong, Guoshuang Chong. “Graph Structure Enhanced Pre-Training Language Model for Knowledge Graph Completion”. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence 2024.
●(HiKGR) Cheng Yan, Feng Zhao, Yudong Zhang. “From Concept to Instance: Hierarchical Reinforced Knowledge Graph Reasoning”. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence 2024.
●(FERKE) Chao Wang, Li Yan, Zongmin Ma. “Fuzzy Event Knowledge Graph Embedding Through Event Temporal and Causal Transfer”. IEEE Transactions on Fuzzy Systems 2024.
●(FSTRE) Hao Ji, Li Yan, Zongmin Ma. “FSTRE: Fuzzy Spatiotemporal RDF Knowledge Graph Embedding Using Uncertain Dynamic Vector Projection and Rotation”. IEEE Transactions on Fuzzy Systems 2024.
●(FTFD) Xuanxuan An, Luyi Bai, Longlong Zhou, Jingni Song. “Few-Shot Fuzzy Temporal Knowledge Graph Completion via Fuzzy Semantics and Dynamic Attention Network”. IEEE Transactions on Fuzzy Systems 2024.
●(GATH) Wanxu Wei, Yitong Song, Bin Yao. “Enhancing Heterogeneous Knowledge Graph Completion with a Novel GAT-based Approach”. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 2024.
●(MEGA) Yashen Wang, Xiaoye Ouyang, Dayu Guo, Xiaoling Zhu. “MEGA: Meta-Graph Augmented Pre-Training Model for Knowledge Graph Completion”. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 2024.
●(MLSAA) Kai Sun, Huajie Jiang, Yongli Hu, Baocai Yin. “Incorporating Multi-Level Sampling with Adaptive Aggregation for Inductive Knowledge Graph Completion”. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 2024.
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