基于知识图谱的半导体供应链定价模型
该论文提出了一种基于预训练的知识图谱模型（PKGM）来解决电商平台中商品知识图谱的不完整问题，并通过在知识相关的任务中提供服务向量来提高知识服务的性能。
Mar, 2022
为了提升供应链透明度与韧性，本研究采用知识图谱连接多种数据源，以达到三级供应商的透明度。通过知识图谱完善方法，预测供应网络中的空缺信息，同时应用图分析算法，识别关键实体，支持供应链管理自动化风险识别。
May, 2023
利用知识图谱和 ChatGPT 相结合，提出了一种整合自下而上本体论和先进机器学习模型的方法，从结构化和非结构化数据源中发展出制造服务知识图谱，用于解决数字供应链网络中复杂的查询，并具有更好的可靠性和可解释性。
Apr, 2024
通过使用 GPT3.5 进行硬件设计领域文本的知识图谱构建，该论文提出了一种基于 oracle-checker 方案的方法，旨在从领域专家的背景知识中提取核心要点，并以 RISC-V 特权 ISA 规范为例进行了解释和讨论。
Oct, 2023
本文针对智能电网应用中电力数据语义互操作和互联进行了全面研究，提出了基于知识图谱技术的电力知识挖掘、智能电网中的知识图谱概述、电力知识图谱平台构架，以及知识图谱在智能电网、用电服务、调度决策和设备运维领域的应用前景。同时，总结了面临的问题和挑战。
Nov, 2022
本文提出了一种基于神经网络和图增强的点击模型 (GraphCM)，通过在构造的同质图中提取查询和文档之间的信息，分别对吸引力评估器和考试预测器进行建模，通过组合功能将考试概率和吸引力评分融合到点击预测中，综合实验结果表明其在处理数据稀疏性和冷启动问题方面具有优越性能。
Jun, 2022
本文介绍了利用基于实体和关系的数据构建知识图谱的方法以及将众包方法应用于知识图谱构建，在制造业领域中建立了一个包含 65000 + 三元组的 FabKG，并展示了区分领域特定问题和基于表达式 / 公式的问题的用例。
May, 2022
通过基于图神经网络的方法，在一种知识图谱上进行制造服务能力的识别，从而提高了制造能力识别的准确性和完整性。这项研究不仅对推断制造服务能力提供了创新的方法，而且显著增强了制造服务知识图谱的质量。
Mar, 2024