본 논문은 전 세계 공급망의 효율성과 복원력을 높이기 위해 제품과 제조업체 및 공급업체 간의 연결을 개선하는 문제를 다룹니다. 기존 방식이 복잡한 역량, 인증, 지리적 제약 및 실제 제조업체 프로필의 풍부한 다중 모달 데이터를 포착하는 데 어려움을 겪는다는 점을 지적하며, 8,888개의 제조업체, 7만 개 이상의 제품, 11만 개 이상의 제조업체-제품 간 연결 및 2만 9천 개 이상의 제품 이미지를 포함하는 이중 및 이종 다중 모달 공급망 그래프인 공개 벤치마크 PMGraph를 제시합니다. 이를 기반으로, 텍스트 및 시각적 속성을 중간 그룹 임베딩으로 정렬 및 집계한 후, 다중 스케일 메시지 전달을 통해 제조업체-제품 이종 그래프를 전파하여 링크 예측 정확도를 향상시키는 2단계 아키텍처인 Cascade Multimodal Attributed Graph (C-MAG)를 제안합니다. C-MAG는 또한 실제 환경의 노이즈가 있는 상황에서 예측 성능을 유지하는 모달 인식 융합에 대한 실용적인 지침을 제공합니다.
