hits@k 是如何计算的，它在知识库中 link 预测的上下文中意味着什么
How is hits@k calculated and what does it mean in the context of link prediction in knowledge bases
我研究了关于知识网络中 link 预测的论文。作者通常报告 "Hits@k"。我想知道如何计算 hits@k 以及它对模型和结果意味着什么？
简而言之，就是有多少个正三元组相对于一堆合成负数排在前 n 个位置。
在下面的示例中，假设测试集仅包含两个基本事实：
Jack born_in Italy
Jack friend_with Thomas
让我们假设这样的正三元组（在下面用 * 标识）分别与四个合成负元组进行排名。
现在，使用预训练的嵌入模型为每个正例及其合成负例分配一个分数。然后，按降序对三元组进行排序。在下面的示例中，第一个三元组排名第二，另一个三元组排名第一（针对它们各自的合成底片）：
s p o score rank
Jack born_in Ireland 0.789 1
Jack born_in Italy 0.753 2 *
Jack born_in Germany 0.695 3
Jack born_in China 0.456 4
Jack born_in Thomas 0.234 5
s p o score rank
Jack friend_with Thomas 0.901 1 *
Jack friend_with China 0.345 2
Jack friend_with Italy 0.293 3
Jack friend_with Ireland 0.201 4
Jack friend_with Germany 0.156 5
然后，统计在 top-1 或 top-3 位置出现了多少个正例，并除以测试集中的三元组数（在本例中包括 2 个三元组）：
Hits@3= 2/2 = 1.0
Hits@1= 1/2 = 0.5
AmpliGraph has an API to compute Hits@n - check out the documentation here.
我研究了关于知识网络中 link 预测的论文。作者通常报告 "Hits@k"。我想知道如何计算 hits@k 以及它对模型和结果意味着什么？
简而言之，就是有多少个正三元组相对于一堆合成负数排在前 n 个位置。
在下面的示例中，假设测试集仅包含两个基本事实：
Jack born_in Italy
Jack friend_with Thomas
让我们假设这样的正三元组（在下面用 * 标识）分别与四个合成负元组进行排名。
现在，使用预训练的嵌入模型为每个正例及其合成负例分配一个分数。然后，按降序对三元组进行排序。在下面的示例中，第一个三元组排名第二，另一个三元组排名第一（针对它们各自的合成底片）：
s p o score rank
Jack born_in Ireland 0.789 1
Jack born_in Italy 0.753 2 *
Jack born_in Germany 0.695 3
Jack born_in China 0.456 4
Jack born_in Thomas 0.234 5
s p o score rank
Jack friend_with Thomas 0.901 1 *
Jack friend_with China 0.345 2
Jack friend_with Italy 0.293 3
Jack friend_with Ireland 0.201 4
Jack friend_with Germany 0.156 5
然后，统计在 top-1 或 top-3 位置出现了多少个正例，并除以测试集中的三元组数（在本例中包括 2 个三元组）：
Hits@3= 2/2 = 1.0
Hits@1= 1/2 = 0.5
AmpliGraph has an API to compute Hits@n - check out the documentation here.