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A manufacturing knowledge graph completion method based on a lightweight dual encoding model
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AI
DOI：10.1007/s10489-025-06909-0.png)
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摘要
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确保设备稳定运行对制造业至关重要。基于制造知识图谱的智能维护决策可以减少对人工维护的依赖并提高效率。然而，现有知识图谱面临信息稀疏和复杂关系建模等挑战。知识图谱补全可以预测缺失的关系和实体以丰富图谱。当前补全方法忽视实体描述中的语义信息，导致数据不完整，而编码三元组和描述会增加计算成本。因此，本文提出一种轻量级双编码模型（LDEM）用于制造知识图谱补全。LDEM使用ALBERT编码实体描述，并通过预计算嵌入捕捉丰富的语义。图注意力模块聚合邻域信息，ConvKB将嵌入解码为预测。本研究使用的数据集来自中国重庆的一个车辆焊接车间。实验表明，LDEM在所有指标上均优于现有最佳模型，在Hits@10上达到80.1分，并展现出优越的实体关系和语义信息捕捉能力，从而增强了制造知识图谱的补全。
Keyword:
Manufacturing knowledge graph
Knowledge graph completion
Lightweight dual encoding model
期刊
IF:
3.5
论文数:
7.6K
被引数:
1.7W
机构
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