論文の概要: Manufacturing Service Capability Prediction with Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17239v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 22:39:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 19:16:39.633382
• Title: Manufacturing Service Capability Prediction with Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによる製造サービス能力予測
• Authors: Yunqing Li, Xiaorui Liu, Binil Starly,
• Abstract要約: 本研究では,知識グラフ上でのサービス機能識別のためのグラフニューラルネットワークを用いた手法を提案する。 識別性能を向上させるために,グラフノードの近傍から情報を集約する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.15269328474278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the current landscape, the predominant methods for identifying manufacturing capabilities from manufacturers rely heavily on keyword matching and semantic matching. However, these methods often fall short by either overlooking valuable hidden information or misinterpreting critical data. Consequently, such approaches result in an incomplete identification of manufacturers' capabilities. This underscores the pressing need for data-driven solutions to enhance the accuracy and completeness of manufacturing capability identification. To address the need, this study proposes a Graph Neural Network-based method for manufacturing service capability identification over a knowledge graph. To enhance the identification performance, this work introduces a novel approach that involves aggregating information from the graph nodes' neighborhoods as well as oversampling the graph data, which can be effectively applied across a wide range of practical scenarios. Evaluations conducted on a Manufacturing Service Knowledge Graph and subsequent ablation studies demonstrate the efficacy and robustness of the proposed approach. This study not only contributes a innovative method for inferring manufacturing service capabilities but also significantly augments the quality of Manufacturing Service Knowledge Graphs.
• Abstract（参考訳）: 現在の状況では、製造業者から製造能力を識別する主要な方法はキーワードマッチングとセマンティックマッチングに大きく依存している。 しかし、これらの手法は、貴重な隠れ情報を見落としたり、重要なデータを誤解釈することで、しばしば不足する。 結果として、そのようなアプローチは製造業者の能力を不完全に識別する結果となった。 このことは、製造能力の同定の正確性と完全性を高めるために、データ駆動型ソリューションの必要性を浮き彫りにしている。 そこで本研究では,知識グラフ上でのサービス機能識別を実現するために,グラフニューラルネットワークを用いた手法を提案する。 識別性能を向上させるため,本研究では,グラフノードの近傍からの情報収集や,グラフデータのオーバーサンプリングを行う新しい手法を導入する。 製造サービス知識グラフおよびその後のアブレーション研究に基づく評価は,提案手法の有効性とロバスト性を示すものである。 本研究は, 製造サービス能力の推測方法として革新的なだけでなく, 製造サービス知識グラフの品質向上にも寄与する。

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