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本文将介绍用于衡量知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding，KGE）模型性能中最常用的几个指标：MRR，MR，HITS@1，HITS@3，HITS@10。
1. MRR
MRR的全称是Mean Reciprocal Ranking，其中Reciprocal是指“倒数的”的意思。具体的计算方法如下：
其中是三元组集合，是三元组集合个数，是指第i个三元组的链接预测排名。该指标越大越好。例如，对于三元组(Jack，born in，Italy)，链接预测的结果可能是
那么，三元组(Jack，born in，Italy)的链接预测排名则是2.
2. MR
MR的全称是Mean Rank。具体的计算方法如下：
上述公式涉及的符号和MRR计算公式中涉及的符号一样。该指标越小越好。
3. HITS\@n
该指标是指在链接预测中排名小于的三元组的平均占比。具体的计算方法如下：
其中，上述公式涉及的符号和MRR计算公式中涉及的符号一样，另外是indicator函数（若条件真则函数值为1，否则为0）。一般地，取等于1、3或者10。该指标越大越好。
五、参考
- 作者:Martin Wang
- 链接:https://www.martin1007wang.top//article/KGE%E6%80%A7%E8%83%BD%E6%8C%87%E6%A0%87%EF%BC%9AMRR%EF%BC%8CMR%EF%BC%8CHITS@1%EF%BC%8CHITS@3%EF%BC%8CHITS@10
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