| 化妆品风险物质知识图谱构建及应用 |
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| 引用本文： | 赵敏,毛典辉,张青川,吕东东,刘一铭,陈俊华.化妆品风险物质知识图谱构建及应用[J].计算机工程与设计,2023(12):3784-3793. |
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| 作者姓名： | 赵敏 毛典辉 张青川 吕东东 刘一铭 陈俊华 |
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| 作者单位： | 1. 北京工商大学国家药品监督管理局化妆品监管科学研究基地;2. 北京工商大学计算机学院食品安全大数据技术北京重点实验室;3. 中国标准化研究院标准化理论与战略研究所 |
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| 基金项目： | 北京市社会科学基金项目(19GLB036)；;国家社会科学基金项目(18BGL202)； |
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| 摘 要： | 针对国内外化妆品风险物质多语言特性和复杂关联的特点，提出一种基于双通道图神经网络的邻域匹配算法。采用图神经网络学习实体属性特征和跨域交互特性，将不同特性实体映射到相同的向量空间，通过邻域匹配网络聚合实体邻域特征，为每个实体构建邻域网络以实现实体对齐，并应用于多语言风险物质知识图谱及问答系统构建。实验结果表明，在化妆品风险物质数据集上该方法获得的Hits@1、Hits@10与MRR值都优于其它基线模型，分别平均提升6.37%、8.17%与9.37%。
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| 关 键 词： | 化妆品风险物质 知识图谱 跨语言实体对齐 贝叶斯算法 图卷积神经网络 邻域匹配网络 问答系统 |
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