基于知识图谱嵌入的工业 4.0 标准体系关联揭示
人工智能
2020-06-09 v1 数据库
机器学习
摘要
工业 4.0（I4.0）标准与标准化框架的提出旨在赋能智能工厂中的互操作性。这些标准实现了智能工厂内主要组件、系统与过程的描述与交互。由于框架与标准数量不断增长，越来越需要能够自动分析 I4.0 标准格局的方法。标准化框架依据功能将标准分类为若干层与维度。然而，相似标准在不同框架中可能被分类不同，从而在其间产生互操作性冲突。基于本体与知识图谱的语义方法已被提出，用以表示标准、已知关联关系以及依据现有框架的分类。尽管具有信息性，I4.0 格局的结构化建模仅为检测互操作性问题提供了基础。因此，需要能够利用这些方法所编码知识的基于图的分析方法，以揭示标准间的对齐关系。我们基于社群分析研究标准与框架间的相关性，以发现有助于应对标准间互操作性冲突的知识。我们利用知识图谱嵌入，借助已有关系的语义自动创建这些社群。特别地，我们聚焦于相似标准（即标准社群）的识别，并分析其属性以检测未知关系。我们在 I4.0 标准的知识图谱上使用 Trans 系列嵌入模型对实体进行实证评估。结果令人鼓舞，表明标准间关系可被准确检测。
引用
@article{arxiv.2006.04556,
title = {Unveiling Relations in the Industry 4.0 Standards Landscape based on Knowledge Graph Embeddings},
author = {Ariam Rivas and Irlán Grangel-González and Diego Collarana and Jens Lehmann and Maria-Esther Vidal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.04556},
year = {2020}
}
备注
15 pages, 7 figures, DEXA2020 Conference