0% Complete
صفحه اصلی
/
پنجمین کنفرانس بین المللی محاسبات نرم
NE-GCN: Advancing Knowledge Graph Link Prediction with Node2vec-Enhanced Graph Convolutional Networks
نویسندگان :
Mohammadreza Ghaffariannia
1
Rooholah Abedian
2
Ali Moeini
3
1- دانشکده فنی دانشگاه تهران
2- دانشکده فنی دانشگاه تهران
3- دانشکده فنی دانشگاه تهران
کلمات کلیدی :
Knowledge graph،Link prediction،Node2vec،convolutional network
چکیده :
Knowledge graphs (KGs) play a vital role in enhancing search results and recommendation systems. With the rapid increase in the size of the KGs, they are becoming inaccuracy and incomplete. This problem can be solved by the knowledge graph completion methods. In this paper we use a novel method for knowledge graph link prediction named Node2vec Enhanced Graph Convolutional Network (NE-GCN), for computing pairwise occurrences of entity-relation pairs in the dataset to construct a joint learning model. Given a knowledge graph, NE-GCN constructs a single graph considering entities and relations as individual nodes. NE-GCN then computes weights for edges among nodes based on the pairwise occurrence of entities and relations. Next, uses Graph Convolution neural Network (GCN) to update vector representations for entity and relation nodes. This work opens up
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای تشخیص دیابت
درسا سلیمانی - علیرضا رضوانیان
Qualitative Analysis of QoE Based on Machine Learning Methods
Fatemeh Nazari - Abdorreza Hesam Mohseni
Triangular functions method for numerical solution of fractional Mathieu equation
Leila Mansouri - Esmail Babolian - Zahra Azimzadeh
رویکردی جدید در حل مسائل برنامهریزی کسری خطی
فرید پورافقی
مدل سازی معکوس داده های ژئوالکتریکی با استفاده از روش MCMC
زهرا تفقد خباز - رضا قناتی - سید محمود طاهری - سید مرتضی امینی
پیش بینی ارزش در معرض ریسک صندوق های سرمایه گذاری با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
محمد حسن قلی زاده - محمد رحیم رمضانیان - سجاد تاج الدین
Design and Characterization of Single Quantum Well GaAs-based Laser Diode
Zahra Danesh Kaftroudi
طبقه بندی سلول های خونی با استفاده از ساختار ترکیبی کانولوشنی عمیق مبتنی برمدل توجه کراس و ماشین بردار
سید محمد شاهرخی - وحید مهرداد - عبدالصمد حمیدی
روش های استخراج ویژگی مبتنی بر الگوریتم های هوش جمعی برای دسته بندی متن
فاطمه عمرانی - هادی محمدی - فاطمه خانی
قطعهبندی تصاویر: مدلهای آمیخته متناهی یا روشهای یادگیری ماشین؟
مصطفی طامندی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.0.2