शोधकर्ता DMKGC का प्रस्ताव करते हैं, एक फ्रेमवर्क जो ज्ञान ग्राफ़ पूर्णता के लिए बहु-डोमेन के बीच ज्ञान स्थानांतरित करने के लिए शर्तजनित विसरण मॉडल लागू करता है। विधि प्रत्येक ज्ञान ग्राफ़ को संपत्ति जानकारी का आंशिक दृश्य मानती है, समर्थन ग्राफ़ पर प्रतिबंधित करते हुए डोमेन-सामान्य एम्बेडिंग उत्पन्न करती है जबकि डोमेन-विशिष्ट विवरण को बनाए रखती है।
- डोमेन-अज्ञात संपत्ति एम्बेडिंग को प्रायर्स के रूप में प्रारंभित करता है और उन्हें व्यक्तिगत KG के भीतर एन्कोड करता है।
- शर्तजनित विसरण उत्पादन को मार्गदर्शित करने के लिए समर्थन KG से समकक्ष संपत्ति को फ्यूज करता है।
- डोमेन के बीच निर्बिय उत्पादन सुनिश्चित करने के लिए प्रायोर एम्बेडिंग को प्रॉक्सी उद्देश्यों के रूप में उपयोग करता है।
- 3 बेंचमार्क में 14 KG पर राज्य-के-अंतर्गत विधियों की तुलना में टेल संपत्ति भविष्यवाणी में औसत MRR में 4.3% की सुधार प्राप्त करता है।
यह दृष्टिकोण संगति-बद्ध विधियों में निहित डोमेन-विशिष्ट संदर्भ जानकारी को दबाने के जोखिम को संबोधित करता है, विशेष रूप से कम-संसाधन डेटा सेटिंग्स में स्थिर लाभ प्रदर्शित करता है।