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교차 기업 제조 문제 해결에서 사회적 상호작용 맥락의 사용이 증가하고 있습니다. 이러한 대량의 비구조적 데이터를 교차 기업 제조 수요-능력 매칭을 위한 의사결정 지원 정보로 변환하기 위해 두 가지 단계에 대한 자동화된 솔루션을 제시합니다: (1) 높은 수준의 잡음과 관련 없는 정보를 포함하는 비구조적 텍스트 기반 맥락에서 공식화된 이질적 제조 네트워크를 도출하기 위한 반지도 학습 접근 방식을 기반으로 관계를 추출하고 (2) 설립된 제조 네트워크 내에서 개체 간의 그룹 수준 관계를 매칭합니다. 추출 단계는 다양한 개체와 관계를 인코딩할 수 있는 다속성 그래프를 사용하여 네트워크 데이터를 형성합니다. 매칭 단계는 확률적 다속성 그래프 매칭을 기반으로 하며, 분산 메시지 전달 알고리즘을 사용하여 구현됩니다. 제안된 모델을 검증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발했으며, 이는 새로운 맥락 및 대규모 데이터셋에 유연하게 대응할 수 있습니다. 이 논문의 궁극적인 목표는 교차 기업 사회적 상호작용의 맥락에서 지식 전송 및 공유를 촉진하여 서로 다른 기업 간 자원과 능력의 통합을 지원하는 것입니다.
Leng et al. (Fri,)는 이 질문을 연구했습니다.