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C-供应链链接预测的级联多模态属性图

YunqingLi∗ZixiangTang∗JiayingZhuang

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USAUSAUSA

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Morrisville,NorthCarolinaSystemsandNetworks,Morrisville,NorthCarolina

本USAArizonaStateUniversityUSA

译zyang1@Mesa,Arizona,USAzhangjb2@

中amerif@

1摘要知融合的实际指南,在嘈杂的真实世界环境中保持预

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1将日益扩展的产品目录与合适的制造商和供应商连接测性能。

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0起来对于实现有韧性的、高效的全球供应链至关重要,

8然而传统方法难以捕捉复杂的能力、认证、地理限制Keywords

0

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8以及现实世界制造商标签中丰富的多模态数据。为了图神经网络,链接预测,多模态知识图谱,图嵌入,制

0解决这些问题,我们引入了PM图,这是一个公开的造商关系

5

2双层异构多模态供应链图基准,连接了8,888家制造

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v商、超过7万种产品、11万多条制造商-产品边以及超

iYunqingLi,ZixiangTang,JiayingZhuang,ZhenyuYang,Farhad

x过2.9万个产品图像。在此基准之上,我们提出了级

rAmeri,andJianbangZhang.2025.C-供应链链接预测的级联多

a联多模态属性图(C-磁),这是一种两阶段架构,首先模态属性图.InProceedingsofthe1stWorkshopon”AIforSup-

将文本和视觉属性对齐并聚合为中间组嵌入,然后通plyChain:TodayandFuture”@31stACMSIGKDDConferenceon

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