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C-供应链链接预测的级联多模态属性图
YunqingLi∗ZixiangTang∗JiayingZhuang
AAITC,LenovoAAITC,LenovoAAITC,Lenovo
Morrisville,NorthCarolinaMorrisville,NorthCarolinaMorrisville,NorthCarolina
USAUSAUSA
connie555514@zt2292@jzhuang@
ZhenyuYangFarhadAmeriJianbangZhang
AAITC,LenovoSchoolofManufacturingAAITC,Lenovo
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
v
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。
7
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
.
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
:ACMReferenceFormat:
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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