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基于大语言模型的知识引导拓扑推断.docx
资料介绍
基于大语言模型的知识引导拓扑推断
一、拓扑推断的核心内涵与发展背景
拓扑推断是复杂系统研究领域的核心问题之一，旨在通过可观测的节点状态数据，还原系统内部各单元之间的连接结构与交互关系，在社交网络分析、生物基因调控网络构建、基础设施故障诊断、脑科学连接组映射等领域都有着关键应用。传统的拓扑推断方法大多依赖数据驱动的统计推断，例如基于相关性分析、互信息计算、贝叶斯网络学习或者压缩感知算法实现连接关系重构，这类方法在数据量充足、噪声水平较低的场景下能够取得不错的效果，但当面对小样本、高噪声或者结构稀疏的复杂系统时，往往会出现推断精度大幅下降、假阳性连接过多等问题。
随着大语言模型技术的快速发展，大语言模型凭借其在大规模预训练过程中积累的海量结构化与非结构化知识，具备了强大的语义理解、知识推理和上下文关联能力，为拓扑推断领域提供了新的研究思路。知识引导的拓扑推断，就是将大语言模型存储的通用领域知识或者特定领域先验知识，融入拓扑推断的流程当中，弥补传统数据驱动方法在数据不足时的缺陷，提升拓扑推断的准确性和可解释性。相较于传统方法单纯依赖观测数据拟合连接关系，知识引导的拓扑推断能够利用大语言模型对节点属性、领域规则、常识性关联的理解，提前缩小搜索空间，修正数据噪声带来的推断偏差，让最终得到的拓扑结构既符合观测数据的特征，又符合领域知识的逻辑。
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