用 Python 在知识图谱上做表示学习，把实体和关系训练成向量，方便做链接预测和关系推理。

用 Python 实现 node2vec 图嵌入算法，把网络中的节点映射成低维向量，方便下游做节点分类、链接预测等图学习任务。

基于 DGL 的高性能知识图谱嵌入学习库，支持在超大规模图谱上训练 TransE、RotatE 等嵌入模型，兼顾易用性与可扩展性。