Inductive Knowledge Graph Completion

インダクティブ知識グラフ補完とは、既存の知識ベースを用いて機械学習手法により新しいエンティティ間の関係を予測し、知識グラフの欠落部分を埋めるプロセスを指します。この技術の目的は、知識グラフの完全性と正確性を向上させ、その推論能力を強化することです。推薦システム、検索エンジンの最適化、自然言語処理などの分野で、この技術はデータ駆動型意思決定の効率と品質を大幅に向上させる応用価値を持っています。