مرور روش‌های جاسازی گراف‎های دانش

Abstract

گراف‌های دانش به عنوان ابزارهای حیاتی و بسیار پرکاربرد در زمینه‌های داده‌کاوی، یادگیری ماشین، شبکه‌های پیچیده، و حوزه‌های مرتبط، توجه بسیاری را به خود جلب کرده‌اند. در این مقاله، ما سعی داریم تا به بررسی گسترده‌ای از این گراف‌ها و روش‌های مرتبط با آنها بپردازیم. ما روش‌های شبکه‌های RGNN، TDM و BLM را جزئی‌تر بررسی و ارزیابی می‌کنیم و نتایج به‌دست‌آمده از هر کدام را با دقت مورد بررسی قرار می‌دهیم. این مطالعه یک تجزیه و تحلیل جامع از عملکرد این روش‌ها را ارائه می‌دهد و به دنبال ارزیابی دقیق‌تر نقاط قوت و ضعف هر یک از آنها در مواجهه با چالش‌ها و کاربردهای واقعی است. امیدواریم که این بررسی گامی مفید در جهت بهبود درک ما از این فناوری مهم باشد و در توسعه‌ی آینده‌ی آن موثر باشد.