GraphReasoning

简介:

基于图的科学发现与知识提取

功能:

利用传递性和同构性质进行图推理

计算深度节点嵌入以进行组合节点相似性排名

通过路径采样策略链接不同概念

结构化分析揭示了生物材料与贝多芬第九交响曲之间的结构相似性

算法提出基于整合路径采样与从康定斯基'Composition VII'画作提取的原则的层级菌丝体复合材料

揭示科学、技术和艺术之间的同构性,展现依赖上下文的异构本体

通过揭示隐藏的联系,为创新建立广泛有用的框架

需求人群:

"GraphReasoning的目标受众是研究人员、数据科学家和人工智能开发者。它适合他们,因为它提供了一个创新的框架,用于通过图谱分析和生成式AI揭示科学文献中的新颖联系和深层次模式。"

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