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Introduccion: La explosion de grafos de conocimiento a gran escala exige metodos eficientes y escalables para el embedding de conocimiento. Presentamos ADROMO, un marco que combina reduccion de dimensionalidad adaptativa y optimizacion multiobjetivo para entrenar embeddings con calidad competitiva y coste computacional reducido. ADROMO parte de tecnicas KGE consolidadas, tomando TransE como base, y añade una capa de decision dinamica que ajusta la complejidad de los vectores segun las necesidades de cada entidad durante el entrenamiento.
Contexto y trabajos relacionados: Modelos tradicionales como TransE, DistMult y ComplEx ofrecen representaciones eficientes pero sufren cuando deben escalar a grafos con millones o miles de millones de tripletas. Muchas propuestas posteriores mejoran entrenamiento y distribucion pero mantienen dimensiones fijas de embedding, lo que limita la capacidad de modelar relaciones heterogeneas. Tecnicas de reduccion de dimensionalidad adaptativa y optimizacion multiobjetivo han sido usadas en otros campos pero se han explotado poco en KGE. ADROMO integra estas dos ideas para equilibrar calidad y coste.
Metodologia: ADROMO se estructura en tres componentes principales. Primero la reduccion de dimensionalidad adaptativa ADR, donde un agente de aprendizaje por refuerzo con arquitectura Deep Q Network decide la dimension del embedding en diferentes etapas del entrenamiento en funcion del progreso y del coste computacional. El agente observa el numero de iteracion, la perdida media y el uso de memoria y elige entre dimensiones discretas predefinidas como 8, 16, 32, 64 o 128. El funcion de recompensa pondera calidad frente a coste siguiendo la expresion R = a por Q menos beta por C, donde Q mide la calidad del embedding y C el coste en tiempo o memoria. Segundo, la optimizacion multiobjetivo MOO, que combina la perdida tradicional de ranking con terminos adicionales de separacion entre entidades y alineacion de relaciones para evitar colapso y mejorar la estructura del espacio de embeddings. La funcion de perdida combinada pondera esas metas mediante coeficientes ajustables. Tercero, el modulo KGE que mantiene la idea translacional de TransE pero incorpora embeddings de dimension variable y optimiza la perdida multiobjetivo descrita.
Terminos de la perdida: La componente de separacion fuerza a que embeddings de entidades distintas mantengan cierta distancia, actuando como regularizador contra el colapso. La componente de alineacion incentiva que para cada tripleta sujeto relacion objeto la imagen del sujeto trasladada por la relacion quede proxima al objeto, reforzando la consistencia semantica. Controlando los pesos de cada termino se consigue un equilibrio entre capacidad descriptiva y generalizacion.
Implementacion y evaluacion: ADROMO se implemento en PyTorch y se evaluo en los conjuntos de referencia WN18RR, FB15k-237 y YAGO3-10. Los experimentos se realizaron en cluster de GPUs tipo NVIDIA Tesla V100. El agente DQN se entreno con busqueda de cuadricula para seleccionar hiperparametros y la estrategia ADR se aplico sobre un rango de dimensiones tipico. Las metricas utilizadas fueron Mean Rank, Hits at K con K igual a 1, 3 y 10, tiempo de entrenamiento y uso de memoria maxima.
Resultados: En todas las pruebas ADROMO mostro mejoras en precision respecto a TransE conservando o reduciendo el coste computacional. La asignacion dinamica de dimension permitio dedicar mayor expresividad a entidades con relaciones complejas mientras se ahorraban recursos en entidades simples, reduciendo tanto tiempo de entrenamiento como memoria maxima utilizada. La inclusion de terminos de separacion y alineacion mejoro la estructura del espacio de embeddings y la capacidad de prediccion en tareas de completion del grafo.
Ventajas y consideraciones practicas: ADROMO ofrece escalabilidad y flexibilidad, ideal para escenarios con grafos desiguales en complejidad interna. Entre las consideraciones tecnicas estan el coste adicional de entrenar el agente de aprendizaje por refuerzo y la necesidad de ajuste de hiperparametros, pero en escenarios industriales ese sobrecoste queda compensado por la reduccion de recursos global y la mejora de calidad. Posibles mejoras incluyen explorar algoritmos de RL mas avanzados y combinar ADROMO con redes neuronales de grafos para un mejor modelado de contexto.
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