是随机采样吗？用的是什么知识嵌入模型

是的，RippleNet模型中的物品向量初始化采用的是随机采样。具体来说，在训练过程中，每个物品都被表示为一个向量，该向量的初始值是从均匀分布中随机抽取的。这些向量在训练过程中会不断更新，以最小化损失函数。 至于知识嵌入模型，RippleNet使用了TransE模型来嵌入知识图谱中的实体和关系。TransE是一种基于距离度量的知识嵌入模型，它将实体和关系映射到相同的向量空间中，并通过最小化三元组（头实体，关系，尾实体）之间的距离来学习实体和关系的嵌入表示。具体来说，TransE模型将三元组表示为向量形式，其中头实体和尾实体的向量之和应该接近于关系向量，即： h+r≈t 其中，h、r和t分别表示头实体、关系和尾实体的向量表示，"+"表示向量加法，"≈"表示向量之间的近似相等关系。通过最小化上述公式中的距离函数，可以学习到实体和关系的嵌入表示。 需要注意的是，RippleNet模型中的知识嵌入模型可以根据具体应用场景进行选择和替换。除了TransE模型，还有其他许多知识嵌入模型可供选择，如TransH、TransR、DistMult等。