개요지식 그래프 임베딩(Knowledge Graph Embedding)은 개체(entity)와 관계(relation)를 수치 벡터로 변환하여 머신러닝에서 사용할 수 있도록 하는 핵심 기술입니다. 이 중에서도 DistMult는 단순하면서도 계산 효율이 뛰어난 내적 기반(score function) 모델로, 대칭 관계 표현에 강점을 갖고 있습니다. 본 포스트에서는 DistMult의 구조, 수식, 장단점 및 활용 사례를 티스토리 블로그에 적합한 형태로 소개합니다.1. 개념 및 정의DistMult는 개체와 관계를 동일한 벡터 공간에 임베딩하고, 관계를 **대각 행렬(diagonal matrix)**로 모델링하여 내적 기반 점수 함수로 트리플의 정당성을 평가하는 모델입니다.트리플 구조: (h, r, t)목적: h..