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J-GLOBAL ID：202202285831319680   整理番号：22A0906929

製品属性予測のための異種スターグラフ注意ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Heterogeneous star graph attention network for product attributes prediction

著者 (10件)： Zhao Xuejiao (Joint NTU-UBC Research Centre of Excellence in Active Living for the Elderly (LILY), NTU, Singapore) ,  Zhao Xuejiao (School of Computer Science and Engineering, NTU, Singapore) ,  Liu Yong (Joint NTU-UBC Research Centre of Excellence in Active Living for the Elderly (LILY), NTU, Singapore) ,  Liu Yong (Alibaba-NTU Singapore Joint Research Institute, Singapore) ,  Xu Yonghui (Joint SDU-NTU Centre for Artificial Intelligence Research (C-FAIR), Shandong University, Jinan, China) ,  Xu Yonghui (Alibaba-NTU Singapore Joint Research Institute, Singapore) ,  Yang Yonghua (Alibaba Group, China) ,  Luo Xusheng (Alibaba Group, China) ,  Miao Chunyan (Joint NTU-UBC Research Centre of Excellence in Active Living for the Elderly (LILY), NTU, Singapore) ,  Miao Chunyan (School of Computer Science and Engineering, NTU, Singapore)
資料名： Advanced Engineering Informatics  (Advanced Engineering Informatics)
巻： 51  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0593A  ISSN： 1474-0346  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 製品属性予測の目標は,特定の製品を定義するための特性集合を完成することである。既存の方法の大部分は製品属性予測を,製品題目や導入のような製品関連データからのNamed-Entity Regness(NER)問題として扱う。しかし,Alibabaの多数の工業的応用において,既存の方法は,コンクリート属性抽出(例えば,色,サイズ)で良いが,抽象属性抽出(例えば,適用可能な事象)の短いことが分かった。さらに,これらの抽象属性は,通常,製品関連データから抽出するのが容易ではない。本論文では,製品の抽象属性を予測するために,e-コマースシーンにおける多重情報の利点を組み込んだ「SAN」と呼ばれる新しい不均一星グラフ注意ネットワークを提案した。特に,スターグラフとしての製品の顧客対話型挙動,製品標題およびコンクリート属性をモデル化した。次に,n星グラフから成る不均一星グラフネットワークからノード特徴,ノードタイプおよびグラフ構造情報を抽出した。並列多重注意機構を活用することによって,SANは,製品表現と抽象属性予測のためにノードの特徴と学習重みを集約できる。実世界e-コマースデータセットの広範な実験結果は,SANが製品属性予測に対して,最先端の方法を著しく凌駕することを示した。これらの一連の解決策は,既にAlibabaの利用での使用のために計画されている。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *ネットワーク ,  コンクリート ,  多重化
準シソーラス用語： グラフ構造 ,  グラフネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 異種グラフ注意ネットワーク ,  製品属性予測 ,  電子商取引 ,  並列注意

分類 (1件)： 資材管理  (KB05020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 属性 ,  予測 ,  スターグラフ ,  注意