化妆品风险物质知识图谱构建及应用

作     者：赵敏 毛典辉 张青川 吕东东 刘一铭 陈俊华 ZHAO Min;MAO Dian-hui;ZHANG Qing-chuan;LYU Dong-dong;LIU Yi-ming;CHEN Jun-hua

作者机构：北京工商大学国家药品监督管理局化妆品监管科学研究基地北京100048 北京工商大学计算机学院食品安全大数据技术北京重点实验室北京100048 中国标准化研究院标准化理论与战略研究所北京100088 

基　　金：北京市社会科学基金项目(19GLB036) 国家社会科学基金项目(18BGL202) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2023年第44卷第12期

页      码：3784-3793页

摘      要：针对国内外化妆品风险物质多语言特性和复杂关联的特点,提出一种基于双通道图神经网络的邻域匹配算法。采用图神经网络学习实体属性特征和跨域交互特性,将不同特性实体映射到相同的向量空间,通过邻域匹配网络聚合实体邻域特征,为每个实体构建邻域网络以实现实体对齐,并应用于多语言风险物质知识图谱及问答系统构建。实验结果表明,在化妆品风险物质数据集上该方法获得的Hits@1、Hits@10与MRR值都优于其它基线模型,分别平均提升6.37%、8.17%与9.37%。

主 题 词：化妆品风险物质 知识图谱 跨语言实体对齐 贝叶斯算法 图卷积神经网络 邻域匹配网络 问答系统 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2023.12.036

馆 藏 号：203125172...