知识图谱嵌入是一种将实体、属性和关系映射到向量空间中的方法，以便于机器学习模型处理。平面的平移技术是其中一种常用的方法，它通过在二维平面上对向量进行平移来生成新的向量。这种方法可以有效地将知识图谱中的实体、属性和关系映射到低维空间中，从而简化了机器学习模型的训练过程。
首先，我们需要定义一个二维平面上的点（向量）。假设我们有一个知识图谱，其中包含实体、属性和关系。我们可以将这些实体、属性和关系表示为二维平面上的点。例如，实体A可以表示为(x1, y1)，属性B可以表示为(x2, y2)，关系C可以表示为(x3, y3)。这样，我们就可以将知识图谱中的实体、属性和关系表示为二维平面上的点。
接下来，我们需要对这些点进行平移操作。平移操作可以通过计算每个点的平移距离来实现。假设我们有一个平移矩阵M，它可以将二维平面上的点映射到一个新的位置。那么，对于知识图谱中的每个点，我们可以通过计算其与平移矩阵M中对应元素的乘积，得到新的坐标。这样，我们就得到了一个新的点，它位于原始点的基础上进行了平移。
然后，我们可以将新生成的点添加到知识图谱中。这样，知识图谱就被嵌入到了一个低维空间中，使得机器学习模型可以更容易地处理这些数据。
总之，平面的平移技术是一种有效的知识图谱嵌入方法。通过在二维平面上对向量进行平移，我们可以将知识图谱中的实体、属性和关系映射到低维空间中，从而简化了机器学习模型的训练过程。
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