Inductive Knowledge Graph Completion

Le complétion inductif de graphes de connaissances consiste à prédire de nouvelles relations d'entités en se basant sur des bases de connaissances existantes grâce à des méthodes d'apprentissage automatique, afin de combler les lacunes du graphe de connaissances. Son objectif est d'améliorer la complétude et la précision du graphe de connaissances, renforçant ainsi ses capacités de raisonnement. Cette technologie présente une valeur d'application importante dans des domaines tels que les systèmes de recommandation, l'optimisation des moteurs de recherche et le traitement du langage naturel, améliorant efficacement l'efficacité et la qualité de la prise de décision basée sur les données.