論文の概要: Accurate prediction of international trade flows: Leveraging knowledge
graphs and their embeddings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11161v1
- Date: Tue, 17 Oct 2023 11:28:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 16:19:29.804694
- Title: Accurate prediction of international trade flows: Leveraging knowledge
graphs and their embeddings
- Title（参考訳）: 国際貿易フローの正確な予測:知識グラフの活用とその埋め込み
- Authors: Diego Rincon-Yanez, Chahinez Ounoughi, Bassem Sellami, Tarmo Kalvet,
Marek Tiits, Sabrina Senatore, Sadok Ben Yahia
- Abstract要約: 本稿では,国際貿易のモデリングに知識グラフを組み込んだ手法を提案する。
従来の機械学習手法とKG埋め込み、例えば決定木やグラフニューラルネットワークの統合についても検討する。
本研究は,予測精度を向上させる可能性を示し,知識表現における説明可能性の埋め込みに関する洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.849988619791745
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Knowledge representation (KR) is vital in designing symbolic notations to
represent real-world facts and facilitate automated decision-making tasks.
Knowledge graphs (KGs) have emerged so far as a popular form of KR, offering a
contextual and human-like representation of knowledge. In international
economics, KGs have proven valuable in capturing complex interactions between
commodities, companies, and countries. By putting the gravity model, which is a
common economic framework, into the process of building KGs, important factors
that affect trade relationships can be taken into account, making it possible
to predict international trade patterns. This paper proposes an approach that
leverages Knowledge Graph embeddings for modeling international trade, focusing
on link prediction using embeddings. Thus, valuable insights are offered to
policymakers, businesses, and economists, enabling them to anticipate the
effects of changes in the international trade system. Moreover, the integration
of traditional machine learning methods with KG embeddings, such as decision
trees and graph neural networks are also explored. The research findings
demonstrate the potential for improving prediction accuracy and provide
insights into embedding explainability in knowledge representation. The paper
also presents a comprehensive analysis of the influence of embedding methods on
other intelligent algorithms.
- Abstract（参考訳）: 知識表現(kr)は、実世界の事実を表現し、自動意思決定タスクを促進するために記号表記を設計するのに不可欠である。
知識グラフ(KG)はKRの一般的な形式として登場し、文脈的かつ人間的な知識表現を提供する。
国際経済において、kgは商品、企業、国間の複雑な相互作用を捉えるのに有用であることが証明されている。
共通の経済枠組みである重力モデルをKGの構築プロセスに組み込むことで、貿易関係に影響を与える重要な要因を考慮し、国際貿易パターンを予測することができる。
本稿では,国際貿易をモデル化するために知識グラフ埋め込みを活用し,埋め込みを用いたリンク予測に焦点をあてた手法を提案する。
したがって、政策立案者、企業、経済学者には貴重な洞察が提供され、国際貿易システムの変化の影響を予測できる。
さらに、意思決定木やグラフニューラルネットワークなど、従来の機械学習手法とkg埋め込みの統合も検討されている。
本研究は,予測精度を向上させる可能性を示し,知識表現における説明可能性の埋め込みに関する洞察を提供する。
また,他の知的アルゴリズムに対する埋め込み手法の影響を包括的に解析する。
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