(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210044999.4 (22)申请日 2022.01.14 (71)申请人 清华大学 地址 100084 北京市海淀区双清路3 0号清 华大学 (72)发明人 姚权铭　李勇　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 李文清 (51)Int.Cl. G06F 16/33(2019.01) G06F 16/36(2019.01) (54)发明名称 一种基于知识图谱的超参数搜索方法及装 置 (57)摘要 本发明提供一种基于知识图谱的超参数搜 索方法及装置。 其中， 该方法包括： 对原始知识图 谱进行降采样处理获得采样知识图谱； 利用预设 的基于贝叶斯优化架构的超参数优化器对所述 采样知识图谱进行超参数搜索， 获得候选超参数 组合； 基于所述候选超参数 组合及其对应的超参 数评测数据对所述超参数优化器进行迭代搜索 优化， 以实现对 所述候选超参数 组合进行调优处 理， 得到所述原始知识图谱对应的目标超参数组 合； 所述超参数评测数据是基于所述候选超参数 组合在所述采样知识 图谱基础上进行模型训练 后得到的性能评测分数。 本发明提供的方法， 能 够适用于不同规模的知 识图谱， 提高了知识图谱 的超参数搜索效率， 从而快速获得效果更优的超 参数组合。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114564560 A 2022.05.31 CN 114564560 A 1.一种基于知识图谱的超参数搜索方法， 其特 征在于， 包括： 对原始知识图谱进行降采样处 理获得采样知识图谱； 利用预设的基于贝叶斯优化架构的超参数优化器对所述采样知识图谱进行超参数搜 索， 获得候选超参数组合； 基于所述候选超参数组合及其对应的超参数评测数据对所述超参数优化器进行迭代 搜索优化， 以实现对所述候选超参数组合进行调优处理， 得到所述原始知识图谱对应的目 标超参数组合； 其中， 所述超参数评测数据 是基于所述候选超参数组合在所述采样知识图谱基础上进 行模型训练后得到的性能评测分数。 2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的超参数搜索方法， 其特征在于， 所述对原始知 识图谱进行降采样处 理获得采样知识图谱， 具体包括： 基于随机游走方式对原始知识图谱进行降采样处理， 确定所述原始知识图谱中的采样 节点； 将所述原始知识图谱中所述采样节点之间对应的邻边作为采样边， 得到包含所述采样 节点和所述采样边的采样知识图谱。 3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的超参数搜索方法， 其特征在于， 所述超参数优 化器包含： 用于从超参数搜索空间中随机选择超参数数据组成超参数组合的超参数采集模 型和用于确定每个超参数组合的优劣概率并输出满足预设概率阈值的候选超参数组合的 代理模型； 其中， 所述代理模型为 集成预设数量决策树的随机森林分类 器模型。 4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的超参数搜索方法， 其特征在于， 基于所述候选 超参数组合及其对应的超参数评测数据对所述超参数优化器进行迭代搜索 优化， 以实现对 所述候选超参数组合进行调优处 理， 得到所述原 始知识图谱 对应的目标超参数组合， 包括： 基于所述候选超参数组合、 所述超参数评测数据以及相应的知识图谱特征数据， 对所 述超参数优化器进行迭代搜索， 当搜索达到预设的时间阈值时获得返回的当前超参数组 合， 并将所述当前超参数组合作为所述原 始知识图谱 对应的目标超参数组合； 其中， 所述知识图谱特征数据为所述原始知识图谱和所述采样知识图谱对应的图谱属 性信息。 5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的超参数搜索方法， 其特征在于， 在获得采样知 识图谱之后， 还 包括： 确定所述原 始知识图谱和所述采样知识图谱 对应的图谱属性信息； 其中， 所述图谱属性信息用于辅助所述超参数优化器进行迭代搜索优化训练， 具体包 含知识图谱中节点的数量、 邻边的数量、 三元组数量及比例、 知识图谱数据稀疏度信息 。 6.一种基于知识图谱的超参数搜索装置， 其特 征在于， 包括： 降采样处 理单元， 用于对原 始知识图谱进行降采样处 理获得采样知识图谱； 超参数搜索单元， 用于利用预设的基于贝叶斯优化架构的超参数优化器对所述采样知 识图谱进行超参数搜索， 获得候选超参数组合； 超参数调优单元， 用于基于所述候选超参数组合及其对应的超参数评测数据对所述超 参数优化器进行迭代搜索优化， 以实现对所述候选超参数组合进行调优处理， 得到所述原 始知识图谱对应的目标超参数组合； 其中， 所述超参数评测数据是基于所述候选超参数组 合在所述采样知识图谱基础上进行模型训练后得到的性能评测分数。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114564560 A 27.根据权利要求6所述的基于知识图谱的超参数搜索装置， 其特征在于， 所述降采样处 理单元， 具体用于： 基于随机游走方式对原始知识图谱进行降采样处理， 确定所述原始知识图谱中的采样 节点； 将所述原始知识图谱中所述采样节点之间对应的邻边作为采样边， 得到包含所述采样 节点和所述采样边的采样知识图谱。 8.根据权利要求6所述的基于知识图谱的超参数搜索装置， 其特征在于， 所述超参数调 优单元， 具体用于： 基于所述候选超参数组合、 所述超参数评测数据以及相应的知识图谱特征数据， 对所 述超参数优化器进行迭代搜索， 当搜索达到预设的时间阈值时获得返回的当前超参数组 合， 并将所述当前超参数组合作为所述原 始知识图谱 对应的目标超参数组合； 其中， 所述知识图谱特征数据为所述原始知识图谱和所述采样知识图谱对应的图谱属 性信息。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任意一项 所述基于知识图谱的超参数搜索方法的步骤。 10.一种处理器可读存储介质， 所述处理器可读存储介质上存储有计算机程序， 其特征 在于， 该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至5任意一项 所述基于知识图谱的超 参数搜索方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114564560 A 3