针对大规模知识图谱，如何对知识图稀疏化来减少计算量

Question

如何在不影响知识图谱推理的情况下，对知识图进行稀疏化或压缩，来减少计算量

Answer 1

chat，在不影响知识图谱推理的情况下，可以采用以下方法对知识图进行稀疏化或压缩，从而减少计算量：

剪枝：通过对知识图谱中的冗余三元组或者低权重三元组进行删除，来实现稀疏化。这样可以减少计算量，同时保留知识图谱的重要信息，不会影响知识图谱的推理效果。

量化：将知识图谱中的权重值进行量化，将高精度的浮点数转换为低精度的整数，从而减少存储空间和计算量。量化后的知识图谱可以通过解压缩来还原到原始的精度。

低秩分解：将知识图谱中的矩阵进行低秩分解，将原始的稠密矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积，从而减少计算量和存储空间。低秩分解的过程中，通过保留重要的特征来保证推理效果。

压缩：采用压缩算法对知识图谱进行压缩，从而减少存储空间和传输数据的带宽。常用的压缩算法包括哈夫曼编码、LZ77算法、LZW算法等。压缩后的知识图谱需要进行解压缩才能进行推理。
这些方法可以单独或者组合使用，根据具体的应用场景选择合适的方法来实现知识图谱的稀疏化或压缩，从而减少计算量和存储空间，提高知识图谱的效率和可用性。