Inductive Knowledge Graph Completion

인덕티브 지식 그래프 완성은 기계 학습 방법을 통해 기존 지식 기반에서 새로운 엔터티 관계를 예측하여 지식 그래프의 누락된 부분을 채우는 과정을 말합니다. 이 기술의 목적은 지식 그래프의 완전성과 정확성을 향상시키고, 이를 통해 추론 능력을 강화하는 것입니다. 이 기술은 추천 시스템, 검색 엔진 최적화, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 중요한 응용 가치를 가지고 있으며, 데이터 기반 의사 결정의 효율성과 품질을 크게 개선할 수 있습니다.