arXiv cs.AI·31 天前★ 2

EviGraph:带证明的公共服务知识图谱推荐

原文标题:EviGraph: Proof-Carrying Selective Recommendation over Temporal Public-Service Knowledge Graphs

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AI 智能摘要

论文提出EviGraph,区分关键决策需求与可保留未决的信息,由语言将需求链接到时序知识图谱中的证据,再由确定性检查器判定推荐是否有支撑。在香港双语公共服务基准上评估显示,这种区分可减少不必要的弃答。但额外验证可能撤回有支撑的推荐而不提升决策质量,说明可靠证据导航取决于明确决策所需条件而非单纯增加验证。

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问题
公共服务推荐中,把每个缺失细节都当决定性因素会导致不必要地拒绝给出建议。
方法
用语言智能体把关键决策需求链接到时序知识图谱证据,再由确定性检查器判定推荐是否有支撑,区分必须确立的条件与可保留未决的信息。
结果
在香港双语公共服务基准上减少不必要弃答;额外验证会撤回有支撑的推荐而不提升决策质量。
影响
做RAG/推荐系统时,先明确「决策必须成立什么」,比无脑叠加验证层更能提升可用性。
所属主题智能体50
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原始标题:EviGraph: Proof-Carrying Selective Recommendation over Temporal Public-Service Knowledge Graphs
AI 中文标题:EviGraph:带证明的公共服务知识图谱推荐
来源:arXiv cs.AI · 发布于 31 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:知识图谱 / 推荐系统 / 证据推理 / 智能体 / 公共服务
关键词:knowledge graph / recommendation / evidence / language agent
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