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이용주 (경북대학교) 순위샹 (경북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제6호(JKIIT, Vol.21, No.6)
발행연도
2023.6
수록면
9 - 19 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.6.9

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최근 소셜 미디어와 같은 빅데이터에 지식 그래프 임베딩 및 그래프 합성곱 신경망을 활용한 연구가 활발이 진행되고 있다. 그러나 현재까지 대규모 지식 그래프에 대한 엔티티 매칭 연구는 상대적으로 거의 연구가 되지 않고 있다. 대규모 지식 그래프는 아직 해결해야 될 이슈가 많지만, 그들 중 하나는 서로 다른 온톨로지를 사용하는 어휘 이질성 문제이다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 그래프 합성곱 신경망에 임베딩기법을 함께 적용한 하이브리드 엔티티 매칭 방법을 제안한다. 우리는 실제 DBP15K 데이터셋을 사용하여 제안 방법을 기존 최신의 엔티티 매칭 방법들과 성능을 비교 · 분석하였다. 실험 결과 Hit@1에서 10.7%, Hit@10에서 5.9%, 그리고 Hit@50과 Hit@100에서 약간의 성능 향상을 보였다.
#entity matching #graph convolutional network #knowledge embedding #heterogeneity #knowledge graphs

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. GCN과 임베딩을 활용한 엔티티 매칭 기법
Ⅳ. 실험 분석
Ⅴ. 결론
References

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