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化妆品风险物质知识图谱构建及应用: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2023年第12期44卷 3784-3793页; 作者：赵敏毛典辉张青川吕东东刘一铭陈俊华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; 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...; 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%。; 来源：详细信息评论

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