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Scientific and Technological Resource Sharing Model Based on Few-Shot Relational Learning Few-Shot 관계학습 기반의 과학기술 자원 공유 모델

Yangshengyan LIU, Fu GU, Yangjian JI, Yijie WU, Jianfeng GUO, Xinjian GU, Jin ZHANG

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요약 :

자원 공유는 수요자가 필요한 자원을 사용할 수 있도록 보장하는 것입니다. 그러나 적절한 공유 모델이 부족하여 현재 과학기술 자원의 공유율이 낮아 기술 혁신과 가치 사슬 발전을 방해하고 있습니다. 여기서 우리는 복잡한 네트워크를 형성하기 위해 자원을 노드로 저장하고 상관 관계를 링크로 저장하여 과학 기술 자원을 공유하는 새로운 방법을 제안합니다. 새로 추가된 리소스로 인해 발생하는 콜드 스타트 ​​및 롱테일 문제를 해결하기 위한 퓨샷 관계형 학습 모델을 제시합니다. 실험적으로 NELL-One 및 Wiki-One 데이터 세트를 사용하여 일회성 결과는 기준 프레임워크(metaR은 40.2%, MRR은 4.1%)보다 뛰어납니다. 사전 훈련 환경. 또한 복잡한 네트워크가 리소스 공유에 어떻게 도움이 되는지 보여주기 위해 두 가지 실제 응용 프로그램인 리소스 그래프와 리소스 맵을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.8 pp.1302-1312
발행일
2021/08/01
공개일
2021/04/21
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020BDP0021
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Computational Intelligence and Big Data for Scientific and Technological Resources and Services)
범주

작성자

Yangshengyan LIU
  Zhejiang University
Fu GU
  Zhejiang University
Yangjian JI
  Zhejiang University
Yijie WU
  Zhejiang University
Jianfeng GUO
  University of Chinese Academy of Sciences,Chinese Academy of Sciences
Xinjian GU
  Zhejiang University
Jin ZHANG
  Zhejiang University

키워드