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由 @151*****000 最后更新于2025/12/1 12:56:24
回答：GNN可在检索时考虑邻居结构与特征，返回不仅相似且语义上下文一致的片段。?...
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回答：对不同结构数据源建立统一映射层，实现跨源实体对齐与联合推理。?...
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回答：将用户自然语言问句改写为更匹配索引结构的检索语句，提高召回率。?...
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回答：通过术语抽取、同义词发现与上下文共现统计，不断扩充检索与分词词表。?...
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回答：新知识入库后局部重算受影响节点的嵌入，避免全图重训练，保持在线可用性。?...
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回答：综合关键词匹配、向量相似、图谱路径得分，按加权模型生成最终排序，提高鲁棒性。?...
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回答：可选Apache Flink、Spark GraphX、DGL分布式版，根据计算模式（批处理/流式）匹配。?...
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回答：基于已知三元组预测缺失实体或关系，常用方法有TransE、RotatE、Graph Neural Networks等。?...
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回答：跟踪实体的创建、变更、废弃状态，确保检索结果不包含已失效信息。?...
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回答：利用已有知识生成伪标签问答对或关系推断任务，在无人工标注下扩充训练数据。?...
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回答：允许实体间建立正向与反向关系，并在检索时同时遍历，提升关联发现的完整性。?...
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回答：按业务域或功能单元划分独立子库，可降低耦合、支持并行开发与灵活组合。?...
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回答：在检索与推理阶段检测异常查询构造，阻断试图误导模型或破坏知识一致性的攻击。?...
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回答：对实体嵌入向量进行聚类，自动发现潜在类别与主题，辅助构建领域本体与导航体系。?...
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回答：将低频访问的历史版本转入低成本存储介质，保留检索接口，兼顾成本与可查性。?...
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回答：基于用户当前检索实体，沿图谱探索相邻节点并评分排序，生成相关知识或产品推荐列表。?...
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回答：通过共现分析、路径模式学习与嵌入相似度发现未显式声明的关系，丰富图谱连通性。?...
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回答：监听外部数据流（如新闻推送、传感器信号），触发相关实体与关系的即时修改，保证时效性。?...
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回答：当新知识入库时，仅对受影响的局部子图重新推理，避免全局重算，提高效率。?...
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回答：在入库前执行逻辑规则与类型约束检查，例如“年龄必须为正整数”，提前拦截异常数据。?...