Inductive Knowledge Graph Completion

Induktive Wissensgraph-Vervollständigung bezieht sich auf den Prozess, neue Entitätsbeziehungen basierend auf bestehenden Wissensbasen durch maschinelles Lernen vorherzusagen, um die fehlenden Teile des Wissensgraphen zu ergänzen. Ihr Ziel ist es, die Vollständigkeit und Genauigkeit des Wissensgraphen zu verbessern, um damit seine Schließungsfähigkeiten zu stärken. Diese Technologie hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Empfehlungssystemen, Suchmaschinenoptimierung und natürlichsprachlicher Verarbeitung, indem sie die Effizienz und Qualität datengesteuerter Entscheidungsprozesse effektiv erhöht.