TransD说明文档

胡兵
tensorflow

文件

TransE.py：主文件，主要的逻辑都在这个文件里面

transDOpenKE.py:损失函数计算文件，由TransE.py调用并计算损失函数

calculate_ROC.py 计算ROC与AUC

calculate_topXX.py如名

sample.c未使用，本来是用作加快抽样速度的，后来发现没必要。

下面主要解释TransE.py中的逻辑

compareTwoDataset:     比较函数，主要用来比较训练后的模型对数据集的区分能力，数据有训练集，测试集，坏集，坏集与训练休的差距越大越好，测试集与训练集的差距越小越好
compute_ROC:     如名，计算ROC
cooperateC:     方法未使用，可删可注释
tripleClassification:     如名，三元组分类，对传入文件中的所有三元组进行分类，并计算正例率
train     训练函数，训练模型时手动指定训练次数和要保存的模型名字
link_predict_tail     对传入的文件进行链接预测，并用pickle保存预测结果。只预测尾结点，结果已排序
compareScoreAfterTrain     前期测试用的，无作用
get_negative_instance,get_positive_instance,sampling，getCorruptedTriple     这mt 个函数都是抽样函数
initData     初始化所有参数，包括tensorflow的初始向量
getDetail     加载结点的ID映射文件到内存
getTriple     加载三元组到内存
__init__     初始化参数，里面定义了tensorflow训练时的滑动平均学习率和一些初始参数，用于真实使用时情况太多，因此很多都是临时手动指定
其他未说明     代码很短，功能简单就没说了，一眼就能明白

transDOpenKE.py

里面自带注释，主要是一些损失函数的实现逻辑。

其他文件都比较简单

注：如果要使用C加速的话要在linux里面运行，windows要运行起来比装个linux还麻烦。