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KDD2017最佳论文&最佳学生论文奖:Accelerating Innovation Through Analogy Mining 评分:

大型概念资源库(如美国专利数据库)可以向人们提供类似问题的解决方案的灵感,从而加速创新和发现。然而在这些庞大而凌乱的资源库中发现有用的信息,对于人类或自动化技术来说仍是一个挑战。传统的解决方法有,具有高度关系结构(如谓词演算表征)但非常稀疏,且成本很高的人工创建的数据库。更为简单的机器学习/信息检索相似性度量可以扩展到大型的自然语言数据集,但很难解释结构相似性,而这又是类比的核心。这篇论文探讨了学习更简单的结构表征的可行性和价值,特别是“问题模式”,它规定了产品的目的,以及实现该目的的机制。论文中的方法结合众包和CNN,提取产品描述中的目的和机制向量表示。论文表明,这些学习到的向量能比传统的信

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2017-09-13 上传 大小:1.64MB
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