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저자정보
Yuxiang Sun (경북대학교) Hongzhu Duan (경북대학교) Yongju Lee (경북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.6
수록면
43 - 46 (4page)

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지식 그래프의 엔티티 분류는 엔터티를 연속적인 저차원 공간에 투영하고 엔티티의 벡터 값을 기반으로 클러스터링을 수행하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 엔터티를 2차원 공간에 임베드하기 위한 그래프 컨볼루션 네트워크 모델을 제안하고, 밀도 기반 공간 클러스터링 알고리즘을 사용하여 다양한 임베딩 모델의 클러스터링 성능을 평가한다. 기존의 임베딩 기반 접근 방식과 비교하여 제안된 그래프 컨볼루션 네트워크 모델은 더 나은 클러스터링 성능을 보여주고 이의 우수한 엔티티 표현 능력도 증명된다.
#Entity Classification #Graph Convolutional Network #Knowledge Graph #Entity Representation #Entity Clustering Algorithm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Experimental Environment
Ⅳ. Proposed GCN Model
Ⅴ. Performance Comparison
Ⅵ. Conclusion
Reference

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